Question

我有这样的问题：
这是文件：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/ 我应该以列的优先结构来总结列，但是我不能。我只能得到总行数。
我做这样的代码：

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

我只有这个：

我需要汇总列而不是行

Answer 1

我相信您需要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

或者：

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

汇总交叉表中列的百分比结构中的列？

1 个答案: