1.引言

數(shù)據(jù)交叉表（也稱(chēng)為列聯(lián)表或交叉表）是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于分析和展示兩個(gè)或多個(gè)分類(lèi)變量之間的關(guān)系。在 Python 中，我們可以使用 Pandas 庫(kù)中的crosstab函數(shù)來(lái)創(chuàng)建兩個(gè)或多個(gè)因子的交叉表，相比Excel，Python可以更多更快的處理數(shù)據(jù)，首先，引入幾個(gè)重要的包：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

2.數(shù)據(jù)

使用武漢市某超市過(guò)去一個(gè)月的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)（如有需要可聯(lián)系作者獲取），創(chuàng)建一個(gè)DataFrame對(duì)象，作為數(shù)據(jù)源，并通過(guò)可視化各商品的銷(xiāo)售情況，找出最熱賣(mài)的十樣商品，代碼如下：

data = pd.read_excel('3.1-3.31商品銷(xiāo)售流水.xls')
# 計(jì)算每個(gè)商品的出現(xiàn)次數(shù)
product_counts = data['品名'].value_counts()
# 轉(zhuǎn)換成DataFrame形式
product_counts = pd.DataFrame({'商品名稱(chēng)': product_counts.index, '出現(xiàn)次數(shù)': product_counts.values})
# 去掉袋子
product_counts = product_counts.drop([0, 3])
# 可視化銷(xiāo)售情況
top_10 = product_counts.head(10)
ax = top_10.plot(kind='bar', x='商品名稱(chēng)', y='出現(xiàn)次數(shù)', figsize=(10, 6), color='skyblue')
plt.title('Top 10 Most Frequent Products in March')
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.tight_layout()
# 在柱子上方顯示數(shù)值
for p in ax.patches:
    ax.annotate(str(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()), ha='center', va='center', xytext=(0, 5), textcoords='offset points')
plt.show()

結(jié)果如下：

圖片

3.crosstab 函數(shù)

首先，介紹一下crosstab 函數(shù)：

函數(shù)：
pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc='default', margins=False, margins_name='All', dropna=True)

看一下參數(shù)主要的作用：

index：必選參數(shù)，行索引，這是創(chuàng)建交叉表時(shí)必須指定的參數(shù)，用于定義交叉表的行索引。可以設(shè)置為DataFrame中的一個(gè)或多個(gè)列，以創(chuàng)建多層索引。

columns：必選參數(shù)，列索引，這是創(chuàng)建交叉表時(shí)必須指定的參數(shù)，用于定義交叉表的列索引。通常用于展示分類(lèi)數(shù)據(jù)。

values：非必選參數(shù)，被計(jì)算的數(shù)據(jù)項(xiàng)，這是一個(gè)可選參數(shù)，指定需要在交叉表中進(jìn)行聚合操作的列。如果沒(méi)有提供，交叉表將只計(jì)算行和列的組合數(shù)量。

rownames：非必選參數(shù)，行索引的名稱(chēng)，這是一個(gè)可選參數(shù)，用于指定行索引的名稱(chēng)。如果未指定，將使用 index參數(shù)中的名稱(chēng)。

colnames：非必選參數(shù)，列索引的名稱(chēng)，這是一個(gè)可選參數(shù)，用于指定列索引的名稱(chēng)。如果未指定，將使用 columns參數(shù)中的名稱(chēng)。

aggfunc：非必選參數(shù)，聚合函數(shù)，這是用于對(duì)交叉表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合計(jì)算的函數(shù)，默認(rèn)為 'default'，表示使用 numpy 的 sum函數(shù)。可以根據(jù)需要選擇其他聚合函數(shù)。

fill_values：非必選參數(shù)，填充N(xiāo)A值，這是一個(gè)可選參數(shù)，用于指定在交叉表中缺失值的填充值。如果未指定，缺失值將保留為 NaN。

margins：非必選參數(shù)，添加行列的總計(jì)，這是一個(gè)布爾值參數(shù)，默認(rèn)為 False，表示不顯示行列的總計(jì)。如果設(shè)置為 True，則會(huì)在交叉表的行和列末尾添加總計(jì)。

margins_name：非必選參數(shù)，邊緣名稱(chēng)，當(dāng) margins=True時(shí)，此參數(shù)用于設(shè)置邊緣行或列的名稱(chēng)，默認(rèn)值為 'All'。

dropna：非必選參數(shù)，是否丟棄NA值，這是一個(gè)布爾值參數(shù)，默認(rèn)為 True，表示如果整行或整列都是NA值，則這些行或列將被丟棄。如果設(shè)置為 False，則這些行或列將被保留。

根據(jù)上述函數(shù)參數(shù)介紹，通過(guò)下面一個(gè)例子進(jìn)行示例，假設(shè)我們有一個(gè)包含性別（Gender）、就業(yè)狀態(tài)（Employment Status）和年齡組（Age Group）的數(shù)據(jù)集，我們想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)交叉表來(lái)分析不同性別和就業(yè)狀態(tài)的分布情況，并計(jì)算每個(gè)組合的人數(shù)。代碼如下：

import pandas as pd
# 示例數(shù)據(jù)
data2 = pd.DataFrame({
    'Gender': ['Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male'],
    'Employment Status': ['Employed', 'Unemployed', 'Employed', 'Employed', 'Unemployed', 'Employed'],
    'Age Group': ['20-30', '20-30', '30-40', '30-40', '20-30', '40-50']
})
# 創(chuàng)建交叉表
cross_table = pd.crosstab(
    index=data2['Gender'], 
    columns=data2['Employment Status'],
    margins=True, 
    margins_name='Total'
)
print(cross_table)

結(jié)果如下：

圖片

4.熱力圖可視化交叉表

 根據(jù)前文crosstab 函數(shù)用法介紹，對(duì)本文使用的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)創(chuàng)建交叉表，使用熱力圖可視化交叉表，對(duì)“讓利類(lèi)型”和“top_10”創(chuàng)建數(shù)據(jù)交叉，代碼如下：

# 使用 crosstab 創(chuàng)建交叉表
cross_tab = pd.crosstab(data['讓利類(lèi)型'],['top_10'] )
cross_tab
# 使用熱力圖可視化交叉表
sns.heatmap(cross_tab, annot=True, fmt="d")
plt.show()

結(jié)果如下：

圖片

同理，對(duì)“原價(jià)”和“top_10”創(chuàng)建數(shù)據(jù)交叉，代碼如下：

# 使用 crosstab 創(chuàng)建交叉表
cross_tab = pd.crosstab(data['原價(jià)'],['top_10'] )
cross_tab
# 使用熱力圖可視化交叉表
sns.heatmap(cross_tab, annot=True, fmt="d")
plt.show()

結(jié)果如下：

圖片

同理，對(duì)“類(lèi)別名稱(chēng)”和“top_10”創(chuàng)建數(shù)據(jù)交叉，代碼如下：

# 使用 crosstab 創(chuàng)建交叉表
cross_tab = pd.crosstab(data['類(lèi)別名稱(chēng)'], ['top_10'])
cross_tab
# 使用熱力圖可視化交叉表
sns.heatmap(cross_tab, annot=True, fmt="d")
plt.show()

結(jié)果如下：

圖片

同理，對(duì)“品名”和“top_10”創(chuàng)建數(shù)據(jù)交叉，代碼如下：

# 使用 crosstab 創(chuàng)建交叉表
cross_tab = pd.crosstab(data['品名'],['top_10'] )
cross_tab
# 使用熱力圖可視化交叉表
sns.heatmap(cross_tab, annot=True, fmt="d")
plt.show()

結(jié)果如下：

圖片

以上就是用Python構(gòu)造數(shù)據(jù)交叉表的內(nèi)容介紹。數(shù)據(jù)交叉表是數(shù)據(jù)分析中非常重要的工具，掌握它可以讓你更加高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和可視化呈現(xiàn)。