python列联表分析

python列联表分析，生成分类条形图，计算卡方，生成个案数据

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#### 创建 个案数据 供 spss excel 这样的软件分析 #
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plthobby = np.array([[11, 12, 13], [21, 22, 23], [31, 32, 33]])
hobby2 = np.repeat(hobby, [20, 10, 2, 5, 20, 35, 2, 10, 20])
hobby2
r = np.mod(hobby2, 10)
c = np.floor(hobby2/10)df = pd.DataFrame(zip(r, c), columns=['age', 'hobby'])
dfdf.to_clipboard()# pd.crosstab(hobby)
#
# pd.crosstab(df)
#
# df.groupby(['age', 'hobby']).value_counts()
# dfdf.keys()
df.groupby(['age']).count()
df.groupby(['hobby']).count()
# df.groupby(['age', 'hobby']).count()# df.pivot_table()# pd.crosstab(df['age'])
pd.crosstab(index=df['age'], columns=df['hobby'], )a = np.array(pd.crosstab(index=df['age'], columns=df['hobby']))import scipy.stats as statsstats.chi2_contingency(a)import seaborn as snssns.countplot(x=df['age'], hue=df['hobby'])
plt.xlabel(['laonian', 'zhognnian', 'qingnian'])
plt.ylabel(['xiqu', 'gewu', 'qiusai'])g = sns.countplot(x = df['age'], hue=df['hobby'])
g.set_xlabel(['lao', 'zhogn', 'qing'])
# g.set_xtick(['lao', 'zhogn', 'qing'])

结果如下图

卡方

条形图

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