如何使用交叉表创建表，然后按另一列值分组答案

【问题标题】：How to create a table using a crosstab and then group by another column value如何使用交叉表创建表，然后按另一列值分组
【发布时间】：2022-11-14 18:55:41
【问题描述】：

我有以下数据集。

col1    col2    col3
a       1       yes
a       1       no
b       1       no
a       3       yes
c       1       yes
b       2       yes

我使用交叉表在 col1 和 col2 之间创建了一个表并计算观察结果。

pd.crosstab(df.col1, df.col2)

output:

col2    1   2   3

col1 
a       2   0   1
b       1   1   0
c       1   0   0

如果我想要 groupby col3 的同一张表，我该怎么做？

Desired output:

col3: Yes                           col3: No                
col2    1   2   3                   col2    1   2   3

col1                                col1
a       1   0   1                   a       1   0   0
b       0   1   0                   b       1   0   0
c       1   0   0                   c       0   0   0

此外，有什么方法可以使表格更美观？

【问题讨论】：

标签： pandas group-by pivot-table

【解决方案1】：

您可以将列列表传递给pd.crosstab：

x = pd.crosstab(df.col1, [df.col3, df.col2])

idx = pd.MultiIndex.from_product(
    [
        x.columns.get_level_values(0).unique(),
        x.columns.get_level_values(1).unique(),
    ]
)

x = x.reindex(idx, axis=1, fill_value=0)
print(x)

印刷：

col3 no       yes      
col2  1  2  3   1  2  3
col1                   
a     1  0  0   1  0  1
b     1  0  0   0  1  0
c     0  0  0   1  0  0

【讨论】：

【解决方案2】：

如果将 col2 转换为 Categorical 然后将 DataFrame.pivot_table 添加到两个级别的所有类别：

df['col2'] = pd.Categorical(df['col2'])

df = df.pivot_table(index='col1',columns=['col3','col2'], aggfunc='size')
print (df)
col3 no       yes      
col2  1  2  3   1  2  3
col1                   
a     1  0  0   1  0  1
b     1  0  0   0  1  0
c     0  0  0   1  0  0

【讨论】：