相当于＆＃34; table＆＃34;在python中的R.

Question

在 R 中，我们可以使用table找到每个项目的频率。 这是 R ：

中的一个示例

x <- c(1,1,1,1,2,2)
y <- c("a","a","b","a","a","b")
table(x,y)
#   y
#x   a b
#  1 3 1
#  2 1 1

如何在python中实现它，而x和y是DataFrame？ 我是Python的新手，我搜索了很多，但我无法找到答案。我应该提一下，我读过this article，但在我的情况下我无法实现它？

Answer 1

我们可以使用crosstab

中的pandas执行此操作

import numpy as np;
import pandas as pd;
x = np.array([1, 1, 1, 1, 2, 2]);
y = np.array(["a", "a", "b", "a", "a", "b"]);
pd.crosstab(x, y, rownames = ['x'], colnames = ['y']);
#  y  a  b
#x
#1  3  1
#2  1  1

Answer 2

计数事件 R：

sort(table(df$source), decreasing = TRUE)

Python熊猫：

df.source.value_counts() 
#or
df["source"].value_counts()

来源：R vs Python - a One-on-One Comparison

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用于计数两列之间的出现次数

与R

table(cdc$gender,cdc$smoke100)

使用python

pd.crosstab(index=df['gender'], columns=df['smoke100'])

来源：look at this answer