获取Pandas交叉表中的每个元素

slicers :

a,b,c = 1,1,1
idx = pd.IndexSlice
print (cross_tab.loc[a, idx[b,c]])
2

您还可以重塑 df DataFrame.unstack , reorder_levels loc :

a = cross_tab.unstack().reorder_levels(('a','b','c'))
print (a)
a  b  c
1  1  1    2
2  1  1    1
1  1  2    1
2  1  2    1
1  2  1    0
2  2  1    1
dtype: int64

print (a.loc[1,1,1])
2

您正在寻找 df2.xxx.get_level_values

In [777]: cross_tab.loc[cross_tab.index.get_level_values('a') == 1,\
                        (cross_tab.columns.get_level_values('b') == 1)\
                      & (cross_tab.columns.get_level_values('c') == 1)]
Out[777]: 
b  1
c  1
a   
1  2

另一种考虑方法是,尽管有一点可读性损失,但可以简单地使用 .loc 导航由生成的层次索引 pandas.crosstab .以下示例对此进行了说明:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(1234)

df = pd.DataFrame(
    {
        "a": np.random.choice([1, 2], 5, replace=True),
        "b": np.random.choice([11, 12, 13], 5, replace=True),
        "c": np.random.choice([21, 22, 23], 5, replace=True),
    }
)
df

输出

    a   b   c
0   2   11  23
1   2   11  23
2   1   12  23
3   2   12  21
4   1   12  21

crosstab

cross_tab = pd.crosstab(
    index=df.a, columns=[df.b, df.c], rownames=["a"], colnames=["b", "c"]
)
cross_tab

b   11  12
c   23  21  23
a           
1   0   1   1
2   2   1   0

现在,假设您希望在以下情况下访问值: a==2 , b==11 c==23

cross_tab.loc[2].loc[11].loc[23]

2

为什么这样做? .loc 标签 .在数据帧输出中 交叉表 以前的列值现在成为索引标签 因此 .loc 选择我们所做的,它给出了与该索引标签对应的数据帧切片。让我们导航 cross_tab.loc[2].loc[11].loc[23]

cross_tab.loc[2]

产量:

b   c 
11  23    2
12  21    1
    23    0
Name: 2, dtype: int64

cross_tab.loc[2].loc[11]

产量:

c
23    2
Name: 2, dtype: int64

cross_tab.loc[2].loc[11].loc[23]

这将产生:

a 列是按顺序排列的 [b, c] .你必须知道这一点才能理解 交叉选项卡。loc[2]。loc[11]。loc[23] 可以。但我发现这往往是一个很好的权衡。