crosstab() का उपयोग
crosstab गिनता है कि category values की हर जोड़ी कितनी बार एक साथ आती है।
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Syntax
pd.crosstab(df["column1"], df["column2"])
pd.crosstab(df["column1"], df["column2"], normalize="index")crosstab()
pd.crosstab(a, b) दो columns की एक frequency table बनाता है। row proportions के लिए normalize="index" और totals के लिए margins=True जोड़ें। यह categorical variables के बीच संबंध study करने का तेज़ तरीका है।
Note:
गिनने के बजाय किसी numeric column को aggregate करने के लिए crosstab को values और aggfunc पास करें।
उदाहरण: crosstab()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"gender": ["F", "M", "F", "M", "F"], "plan": ["basic", "pro", "pro", "pro", "basic"]})
print(pd.crosstab(df["gender"], df["plan"]))
print(pd.crosstab(df["gender"], df["plan"], normalize="index").round(2))
# Output:
# plan basic pro
# gender
# F 2 1
# M 0 2
# plan basic pro
# gender
# F 0.67 0.33
# M 0.00 1.00Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- crosstab को pivot_table के साथ confuse करना
- यह भूल जाना कि normalize counts को shares में बदल देता है
- columns के बजाय पूरे DataFrames पास करना
चैप्टर सारांश
- crosstab combinations गिनता है
- normalize proportions देता है
- margins totals जोड़ता है
- Inputs columns या Series होते हैं
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