Python 如何使用百分比制作熊猫交叉表？

给定一个具有不同分类变量的数据帧，如何返回带有百分比而不是频率的交叉列表

df = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 6,
                   'B' : ['A', 'B', 'C'] * 8,
                   'C' : ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 4,
                   'D' : np.random.randn(24),
                   'E' : np.random.randn(24)})


pd.crosstab(df.A,df.B)


B       A    B    C
A               
one     4    4    4
three   2    2    2
two     2    2    2

使用crosstab中的边距选项来计算行和列的总数使我们足够接近于认为使用aggfunc或groupby应该是可行的，但我贫乏的大脑无法思考到底

B       A     B    C
A               
one     .33  .33  .33
three   .33  .33  .33
two     .33  .33  .33

基本上，您只需使用执行

row/row.sum（）

的函数，然后使用

apply

和

axis=1

按行应用它

（如果在Python 2中执行此操作，则应使用来自uuu future uuuu import division的

，以确保division始终返回浮点。）
另一个选项是使用而不是应用：

In [11]: res = pd.crosstab(df.A, df.B)

除以索引的总和：

In [12]: res.sum(axis=1)
Out[12]: 
A
one      12
three     6
two       6
dtype: int64

与上面类似，您需要对整数除法进行一些操作（我使用astype（'float'）：

如果要查找占总数的百分比，可以除以df的len，而不是行和：

pd.crosstab(df.A, df.B).apply(lambda r: r/len(df), axis=1)

从Pandas 0.18.1开始，有一个
normalize
选项：

In [1]: pd.crosstab(df.A,df.B, normalize='index')
Out[1]:

B              A           B           C
A           
one     0.333333    0.333333    0.333333
three   0.333333    0.333333    0.333333
two     0.333333    0.333333    0.333333

您可以在
所有
、
索引
（行）或
列
之间进行标准化

更多详细信息可用。
我们可以用百分比乘以
100
：

pd.crosstab(df.A,df.B, normalize='index')\
    .round(4)*100

B          A      B      C
A                         
one    33.33  33.33  33.33
three  33.33  33.33  33.33
two    33.33  33.33  33.33

我为了方便而绕道而行
 对索引进行规范化很简单。在
pd.crosstab（）
中使用参数
normalize=“index”
，您需要一个来自未来导入除法的
来强制对整数进行浮点除法。没错。我在回答中加了这个。（我的shell设置为自动执行此操作，因此我总是忘记需要执行此操作。）@BrenBarn这里axis=1的重要性是什么。。！？真的不懂@罗希思：不知道你不明白什么。正如我在回答中所说，axis=1按行应用函数。否则，百分比将相对于列总计而不是行总计进行计算。您不希望该表是
0.167 0.167 0.167\n 0.083 0.083\n 0.083 0.083 0.083
？我想您特别想要“行内百分比”（例如）。在0.18.1中，看起来您可以传递normalize=“index”此选项的一个好处是，如果包含边际小计，它仍然有效。
In [1]: pd.crosstab(df.A,df.B, normalize='index')
Out[1]:

B              A           B           C
A           
one     0.333333    0.333333    0.333333
three   0.333333    0.333333    0.333333
two     0.333333    0.333333    0.333333

pd.crosstab(df.A,df.B, normalize='index')\
    .round(4)*100

B          A      B      C
A                         
one    33.33  33.33  33.33
three  33.33  33.33  33.33
two    33.33  33.33  33.33