Pythonでクロス集計を実行 | DATUM STUDIO株式会社
クロス集計実行手順まずは、クロス集計作成に必要なライブラリとデータ(log2017.csv)の読み込みます。 import pandas as pd df = pd.read_csv("log2017.csv")ここからクロス集計表の作成部分です。 作成するには pd.pivot_table( [データフレーム名], values="①_集計したい項目", index="②_行に設定したい集計キー", columns="③_列に設定したい集計キー", aggfunc="④_集計方法" )とコードを書きましょう。 コード内の①～④については下図Excelのピボットテーブルのフィールド機能の各設定項目箇所を示しております。 例えば、クロス集計表の「行」部分に「購入月」を設定したい場合は values=”購入月” と引数を設定する必要がある、ということです。 それでは、各クロス集計表の作成を進め
pandasのcrosstabでクロス集計（カテゴリ毎の出現回数・頻度を算出） | note.nkmk.me
pandas.crosstab()関数を使うとクロス集計分析ができる。 カテゴリデータ（カテゴリカルデータ、質的データ）のカテゴリごとのサンプル数（出現回数・頻度）の算出などが可能。 pandas.crosstab — pandas 0.22.0 documentation 出現回数ではなく、カテゴリごとの平均値などを算出したい場合はピボットテーブルpandas.pivot_table()を使う。以下の記事を参照。 関連記事: pandasのピボットテーブルでカテゴリ毎の統計量などを算出 ここでは、 pandas.crosstab()関数の基本的な使い方 カテゴリごとの小計・総計を算出: 引数margins 全体・行ごと・列ごとに規格化（正規化）: 引数normalize について説明する。 例としてタイタニックの生存情報のデータを使用する。Kaggleの問題からダウンロードできる。 im
Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 後半：データ集計編 - Qiita
はじめに Pythonでデータ分析を扱う上で必須となる、Pandasでのデータ操作方法の 初歩についてまとめました。 ついつい忘れてしまう重要文法から、ちょっとしたTipsなどを盛り込んでいます。 こんな人にオススメ → Pandasを初めて触ってみたい！ → Rが使えることをPythonでもやってみてーなー → Pandasの文法覚えきれねー どっかに一覧があれば便利なのに... → そもそもPythonでデータハンドリングってどれくらいできるものなのさ データの操作についても知りたい方は前半からどうぞ ◆ Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 http://qiita.com/hik0107/items/d991cc44c2d1778bb82e 計算をしてみよう ◆統計量演算 #列方向の合計 df_sample["score1"].sum(
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