什么是交叉表？

交叉表（Crosstab）是数据分析中一种常见的数据透视表，用于展示两个或多个分类变量之间的频率分布关系。在Python的数据处理库Pandas中，我们可以使用pd.crosstab()函数来轻松地创建交叉表，

为什么使用交叉表？

交叉表是一种非常有用的数据分析工具，它可以帮助我们更好地理解和分析数据集中的分类变量之间的关系。通过创建交叉表，我们可以轻松地查看两个或多个分类变量之间的频率分布，从而洞察数据中的模式和趋势。

什么是crosstab()函数？

crosstab()函数是 pandas 库中的一个函数，用于计算两个或多个因子变量之间的频率表。通常，这个函数用于对分类数据进行分析，并帮助我们理解这些分类变量之间的关系。

crosstab()函数的语法

crosstab()函数的基本语法如下：

pd.crosstab(index, columns, values=None, aggfunc=None, rownames=None, colnames=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)

• index: 指定行索引，可以是一个 Series、数组或列表。
• columns: 指定列索引，也可以是一个 Series、数组或列表。
• values（可选）：要汇总的数据列。如果不提供，则默认计算频数。
• aggfunc（可选）：指定如何聚合数据列（如果提供了 values 参数）。通常可以使用函数如 'sum'、'mean'、'count' 等。
• rownames和colnames（可选）：分别为行和列指定名称。
• margins（可选）：如果设置为 True，则在结果中包括行和列的总计。
• margins_name（可选）：设置总计的名称。
• dropna（可选）：如果设置为 True，则删除包含 NaN 值的行和列。
• normalize（可选）：如果设置为 True，则计算相对频率而不是绝对频率。

创建交叉表的语法

在Pandas中，使用pd.crosstab()函数并传入相应的参数。

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为df的DataFrame，包含了"user id"和"aisle"两列
crosstab_table = pd.crosstab(df["user id"], df["aisle"])

crosstab_table将是一个新的DataFrame，它展示了"user id"和"aisle"两列之间的频率分布情况。

假设有一个包含以下字段的数据集：用户ID、购买时间、购买商品类别。可以使用这个数据集来分析不同用户在不同时间段购买不同商品类别的频率分布情况。

用户ID	购买时间	购买商品类别
1	2023-07-01	食品
1	2023-07-02	饮料
2	2023-07-01	饮料
3	2023-07-02	食品
3	2023-07-02	饮料
…	…	…

使用这个数据集进行交叉表分析，以便了解不同用户在不同时间段购买不同商品类别的频率分布情况。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {
    "用户ID": [1, 1, 2, 3, 3],
    "购买时间": ["2023-07-01", "2023-07-02", "2023-07-01", "2023-07-02", "2023-07-02"],
    "购买商品类别": ["食品", "饮料", "饮料", "食品", "饮料"]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建交叉表
crosstab_table = pd.crosstab(df["用户ID"], df["购买商品类别"])

# 打印交叉表
print(crosstab_table)