交叉分析

通常用于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析；
从数据的不同维度，综合进行分组细分，进一步了解数据的构成、分布特征。

交叉计数函数：
pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value)

参数说明：
values：数据透视表中的值
index：数据透视表中的行
columns：数据透视表中的列
aggfunc：统计函数
fill_value：NA值的同一替换

#相当于excel中的数据透视表功能

import numpy
import pandasdata = pandas.read_csv('C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.4/data.csv'
)bins = [min(data.年龄)-1, 20, 30, 40, max(data.年龄)+1
]
labels = ['20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上'
]data['年龄分层'] = pandas.cut(data.年龄, bins, labels=labels
)ptResult = data.pivot_table(values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc=[numpy.size]
)Out[2]: size       年龄
性别          女      男
年龄分层
20岁以及以下   111   1950
21岁到30岁  2903  43955
31岁到40岁   735   7994
41岁以上     567    886

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