pandas高级处理-交叉表与透视表
1 交叉表与透视表什么作用 【就是探究两列数据之间的关系】
探究股票的涨跌与星期几有关？
以下图当中表示，week代表星期几，1,0代表这一天股票的涨跌幅是好还是坏，里面的数据代表比例
可以理解为所有时间为星期一等等的数据当中涨跌幅好坏的比例
- 交叉表：交叉表用于计算一列数据对于另外一列数据的分组个数(用于统计分组频率的特殊透视表)
- pd.crosstab(value1, value2) 【返回具体数量】
- 透视表：透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚集函数
- data.pivot_table(） 【返回占比情况】
-
- DataFrame.pivot_table([], index=[])
2 案例分析
2.1 数据准备
- 准备两列数据，星期数据以及涨跌幅是好是坏数据
- 进行交叉表计算
# 寻找星期几跟股票张得的关系
# 1、先把对应的日期找到星期几
date = pd.to_datetime(data.index).weekday
data['week'] = date
# 2、假如把p_change按照大小去分个类0为界限
data['posi_neg'] = np.where(data['p_change'] > 0, 1, 0)
# 通过交叉表找寻两列数据的关系
count = pd.crosstab(data['week'], data['posi_neg'])
但是我们看到count只是每个星期日子的好坏天数，并没有得到比例，该怎么去做？
- 对于每个星期一等的总天数求和，运用除法运算求出比例
# 算数运算，先求和
sum = count.sum(axis=1).astype(np.float32)
# 进行相除操作，得出比例
pro = count.div(sum, axis=0)
【这两步可以用pivot_table实现】
2.2 查看效果
使用plot画出这个比例，使用stacked的柱状图
pro.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()
2.3 使用pivot_table(透视表)实现
使用透视表，刚才的过程更加简单 【这一步将代替上面的两步】
# 通过透视表，将整个过程变成更简单一些
data.pivot_table(['posi_neg'], index='week')
3 小结
- 交叉表与透视表的作用
- 交叉表：计算一列数据对于另外一列数据的分组个数
- 透视表：指定某一列对另一列的关系