python实现离散型变量分组统计

实现功能：

按离散型变量进行分组统计，比如一个离散型变量A有1，2，3，4四种取值类型，另一个离散型变量B有0，1两种取值类型，统计A1B0，A1B1，A2B0，A2B1，A3B0，A3B1，A4B0，A4B1这八组其他变量的记录数。

实现代码：

import numpy as np
import pandas as pd

def Read_data(file):dt = pd.read_csv(file)dt.columns = ['age', 'sex', 'chest_pain_type', 'resting_blood_pressure', 'cholesterol','fasting_blood_sugar', 'rest_ecg', 'max_heart_rate_achieved','exercise_induced_angina','st_depression', 'st_slope', 'num_major_vessels', 'thalassemia', 'target']data =dtpd.set_option('display.max_rows', None)pd.set_option('display.max_columns', None)pd.set_option('display.width', None)pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)print(data.head())return datadef Segment_statistics(data):#=======离散型变量分组统计=========================tmp3 = data.groupby(['chest_pain_type', 'sex'])print(tmp3.count())returnif __name__=="__main__":data1=Read_data("F:\数据杂坛\\0504\heartdisease\Heart-Disease-Data-Set-main\\UCI Heart Disease Dataset.csv")# Segment_statistics(data1)preprocess(data1)

实现效果：

一个离散型变量A有1，2，3，4四种取值类型，另一个离散型变量B有0，1两种取值类型，统计A1B0，A1B1，A2B0，A2B1，A3B0，A3B1，A4B0，A4B1这八组其他变量的记录数。

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