最近在做數據，記錄一下遇到的問題，解決的方式，

有一個數據，如圖

我想統計每年的idx_reply, idx_sat, idx_default的頻數 交叉統計。

探索了一下午，做法是這樣的。

data_testdata_test.groupby(data_test['year'])['idx_reply'].value_counts().unstack()

使用groupby 默認會把分組的作為索引 ，如果不用 unstack， 就會是這樣

用了unstack ，就整齊一點

同樣的效果，也可以使用crosstab 達到。

pd.crosstab(index=data_test['year'], columns=data_test['idx_reply'])

使用pivot_table，沒有辦法弄出上面的效果。

感覺就是crosstab命令做直接。還可以計算百分比

這里crosstab的margins 選項是

normalize : bool, {'all', 'index', 'columns'}, or {0,1}, default FalseNormalize by dividing all values by the sum of values.- If passed 'all' or `True`, will normalize over all values.- If passed 'index' will normalize over each row.- If passed 'columns' will normalize over each column.- If margins is `True`, will also normalize margin values.

后續還會繼續學習。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas 分组统计的三个函数 pivot table crosstab groupby的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。