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按列的百分比结构汇总交叉表中的列?

dataframe pandas python

Wojciech MoszczyÅski · 技术社区 · 6 年前

我有这样的问题:
这是一个文件: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/ 我应该在列的前一级结构中总结列,但我不能。我只得到行的总和。

pd.crosstab(index=df.make, columns=df.body_style, normalize='columns',margins=True).applymap('{:.2f}%'.format)

我只得到这个:

我需要的是列的摘要,而不是行的摘要

1 回复 | 直到 4 年前

jezrael 6 年前

normalize='index' 参数:

df = pd.crosstab(index=df.make, columns=df.body_style, normalize='index')
df['All'] = df.sum(axis=1)
print (df)

body_style     convertible   hardtop  hatchback     sedan     wagon  All
make                                                                    
alfa-romero       0.666667  0.000000   0.333333  0.000000  0.000000  1.0
audi              0.000000  0.000000   0.142857  0.714286  0.142857  1.0
bmw               0.000000  0.000000   0.000000  1.000000  0.000000  1.0
chevrolet         0.000000  0.000000   0.666667  0.333333  0.000000  1.0
dodge             0.000000  0.000000   0.555556  0.333333  0.111111  1.0
honda             0.000000  0.000000   0.538462  0.384615  0.076923  1.0
isuzu             0.000000  0.000000   0.250000  0.750000  0.000000  1.0
jaguar            0.000000  0.000000   0.000000  1.000000  0.000000  1.0
mazda             0.000000  0.000000   0.588235  0.411765  0.000000  1.0
mercedes-benz     0.125000  0.250000   0.000000  0.500000  0.125000  1.0
mercury           0.000000  0.000000   1.000000  0.000000  0.000000  1.0
mitsubishi        0.000000  0.000000   0.692308  0.307692  0.000000  1.0
nissan            0.000000  0.055556   0.277778  0.500000  0.166667  1.0
peugot            0.000000  0.000000   0.000000  0.636364  0.363636  1.0
plymouth          0.000000  0.000000   0.571429  0.285714  0.142857  1.0
porsche           0.200000  0.400000   0.400000  0.000000  0.000000  1.0
renault           0.000000  0.000000   0.500000  0.000000  0.500000  1.0
saab              0.000000  0.000000   0.500000  0.500000  0.000000  1.0
subaru            0.000000  0.000000   0.250000  0.416667  0.333333  1.0
toyota            0.031250  0.093750   0.437500  0.312500  0.125000  1.0
volkswagen        0.083333  0.000000   0.083333  0.750000  0.083333  1.0
volvo             0.000000  0.000000   0.000000  0.727273  0.272727  1.0

或:

df = pd.crosstab(index=df.make, columns=df.body_style, normalize='columns')
df.loc['All'] = df.sum(axis=0)
print (df)

body_style     convertible  hardtop  hatchback     sedan  wagon
make                                                           
alfa-romero       0.333333    0.000   0.014286  0.000000   0.00
audi              0.000000    0.000   0.014286  0.052083   0.04
bmw               0.000000    0.000   0.000000  0.083333   0.00
chevrolet         0.000000    0.000   0.028571  0.010417   0.00
dodge             0.000000    0.000   0.071429  0.031250   0.04
honda             0.000000    0.000   0.100000  0.052083   0.04
isuzu             0.000000    0.000   0.014286  0.031250   0.00
jaguar            0.000000    0.000   0.000000  0.031250   0.00
mazda             0.000000    0.000   0.142857  0.072917   0.00
mercedes-benz     0.166667    0.250   0.000000  0.041667   0.04
mercury           0.000000    0.000   0.014286  0.000000   0.00
mitsubishi        0.000000    0.000   0.128571  0.041667   0.00
nissan            0.000000    0.125   0.071429  0.093750   0.12
peugot            0.000000    0.000   0.000000  0.072917   0.16
plymouth          0.000000    0.000   0.057143  0.020833   0.04
porsche           0.166667    0.250   0.028571  0.000000   0.00
renault           0.000000    0.000   0.014286  0.000000   0.04
saab              0.000000    0.000   0.042857  0.031250   0.00
subaru            0.000000    0.000   0.042857  0.052083   0.16
toyota            0.166667    0.375   0.200000  0.104167   0.16
volkswagen        0.166667    0.000   0.014286  0.093750   0.04
volvo             0.000000    0.000   0.000000  0.083333   0.12
All               1.000000    1.000   1.000000  1.000000   1.00