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初级Python问题:如何创建跨多个预测变量和结果变量的交叉表

crosstab pandas python

RobertF · 技术社区 · 7 年前

使用以下包含二进制0/1变量的测试数据帧:

test_df = pd.DataFrame([
    [0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0],
    [1, 0, 1, 0]], columns=["y", "age_catg", "race_catg", "sex_catg"])

我想使用 pd.crosstab() 函数创建y与年龄、种族、性别的双向表,以检查预测值类别之间y值的完全分离。

我的实际数据框架包含几千个预测值,因此我宁愿使用#列,而不是显式地命名年龄、种族和性别预测值。但是,我仍然对row&感到困惑;Python中的列引用—例如,以下代码不起作用:

desc_tab = pd.crosstab(test_df[:,1],  test_df[:,2:4])     
desc_tab

1 回复 | 直到 7 年前

Edgar Ramírez Mondragón 7 年前

要使用整数索引,需要 iloc 方法:

pd.crosstab(test_df.iloc[:, 1], test_df.iloc[:, 2])

race_catg  0  1
age_catg       
0          3  3

如果将多个数组/序列放入列表中,则可以将它们传递给列或行:

pd.crosstab(test_df.iloc[:, 1], [test_df.iloc[:, 2], test_df.iloc[:, 3]])

race_catg  0     1
sex_catg   0  1  0  1
age_catg             
0          1  2  2  1

如果要按索引批定义列( 列表

cols = [test_df.iloc[:, i] for i in [2, 3]]
pd.crosstab(test_df.iloc[:, 1], cols)

输出:

race_catg  0     1   
sex_catg   0  1  0  1
age_catg             
0          1  2  2  1

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