# -*- coding: utf-8 -*-
#1、概念：交叉分析，通常用於分析兩個或兩個以上，分組變數之間的關係，以交叉表形式進行變數間關係的對比分析；
#可以有三種情況下的交叉：定量與定量分組進行交叉；定量與定性分組進行交叉；定性與定性分組進行交叉
#建議交叉的維度為兩個維度即可，維度越多，越細，就越難發現規律
#2、交叉計數函式：
#pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value)
#引數說明：
#values:資料透視表(pivot_table返回的表)中的值
#index:資料透視表中的行（行分組的列陣列，也就是資料透視表中的行）
#columns:資料透視表中的列（列分組的列陣列，也就是資料透視表中的列）
#aggfunc:統計函式(也就是資料表中對統計列（values指定的列）的統計函式，常用的統計函式就是之前學的計數、求和等)
#fill_value:na值的統一替換
#更詳細的講解可參考：
import numpy
import pandas
data = pandas.read_csv("d:/workspaces/python/pythonstudy/27.csv")
bins = [min(data.年齡)-1,20,30,40,max(data.年齡)+1]
labels = ['20歲以及以下','21歲到30歲','31歲到40歲','41歲以上']
data['年齡分層'] = pandas.cut(data.年齡,bins,labels=labels)
ptresult = data.pivot_table(
values=['年齡'],
index=['年齡分層'],
columns=['性別'],
aggfunc=[numpy.size]
)
Python資料分析筆記
數值型字元型 資料結構 取值 true 真 false 假 運算規則 與 一假為假，兩真為真 true true true false false false 或 兩假為假，一真為真 true true true false false falsenot 非 非真為假，非假為真 not true n...
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