我的数据框有4列（一个因变量和3个自变量）。下面是一个示例：
我希望得到的结果是一个列联表，如下所示：
我似乎只能使用一个自变量得到一个列联表-使用下面的代码（我的df被称为'table'）
pd.crosstab(index=table['Dvar'],columns=table['Var1'])
我似乎不能添加任何其他变量......唯一的方法是为每个变量（1到3）制作一个单独的列联表，然后合并/连接它们吗？
gk7wooem1#
首先，列联表用于显示特征之间的相关性。如果您希望大概了解独立和从属特征之间的相关性，请执行以下代码：
pd.crosstab([table['Var1'],table['Var2'],table['Var3']], table['Dvar'], margins = False)
但是，如前所述，要获得所需的输出，请使用pandas.DataFrame.groupby语句：
pandas.DataFrame.groupby
table.groupby('Dvar').sum()
lo8azlld2#
对于crosstab，这不是一个好的用例，因为您已经有了列联表（只是没有聚合），而应该使用groupby.sum
crosstab
groupby.sum
df = pd.DataFrame([[1,0,0,0], [1,1,1,0], [0,1,1,1]], columns=['Var1', 'Var2', 'Var3', 'Dvar']) out = df.groupby('Dvar', as_index=False).sum()
输出：
Dvar Var1 Var2 Var3 0 0 2 1 1 1 1 0 1 1
2条答案
按热度按时间gk7wooem1#
首先，列联表用于显示特征之间的相关性。
如果您希望大概了解独立和从属特征之间的相关性，请执行以下代码：
但是，如前所述，要获得所需的输出，请使用
pandas.DataFrame.groupby语句：lo8azlld2#
对于
crosstab，这不是一个好的用例，因为您已经有了列联表（只是没有聚合），而应该使用groupby.sum输出：