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pandas – crosstab を使ってクロス集計表を作成する方法

pandas – crosstab を使ってクロス集計表を作成する方法
目次

概要

pandas で crosstab を使ったクロス集計の方法について解説します。

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クロス集計

クロス集計表 (cross tabulation table) または分割表 (contingency table) は、2つ以上のカテゴリ変数の相互関係を分析するために作成する表です。 例えば、性別 (男性、女性)、利き手 (右手、左手) という2つのカテゴリ変数があり、100人の無作為抽出して標本を得たとき、変数の関係は次のクロス集計表で表せます。

右利き 左利き 計
男性 43 9 52
女性 44 4 48
計 87 13 100

この表で、右端の列を行周辺合計 (row marginal total) 、下端の行を列周辺合計 (column marginal total)、右下端の部分を総計 (grand total)といいます。

pandas.crosstab

pandas.crosstab は、クロス集計表を作成するための関数です。

pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name:  = 'All', dropna:  = True, normalize=False) → ’DataFrame’
引数
名前 型 デフォルト値
index array-like, Series, or list of arrays/Series
クロス集計表の行に表示するカテゴリ変数
columns array-like, Series, or list of arrays/Series
クロス集計表の列に表示するカテゴリ変数
values array-like, optional
量的変数。合わせて、aggfunc を指定する必要がある。
rownames sequence None
クロス集計表の index の名前
colnames sequence None
クロス集計表の columns の名前
aggfunc function, optional
集計方法。合わせて、values を指定する必要がある。
margins bool False
クロス集計表に小計の行及び列を追加するかどうか
margins_name str ‘All’
クロス集計表の小計の行及び列の名前
dropna bool True
すべての要素が NaN の列を集計から除外するかどうか
normalize bool, {‘all’, ‘index’, ‘columns’}, or {0,1} False
正規化するかどうか

返り値
名前 説明
DataFrame クロス集計表

サンプル

データを読み込む

例として、飲食店でのチップの支払い額を記録したデータを使用します。

In [1]: 
import pandas as pd

df = pd.read_csv("https://git.io/JJlHw")
df.head()
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
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頻度をクロス集計する

クロス集計表の行に表示するカテゴリ変数を index、列に表示するカテゴリ変数を columns に指定します。

In [2]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], df["time"])
ret
time Dinner Lunch
sex
Female 52 35
Male 124 33

index、columns に2つ以上のカテゴリ変数を指定した場合、Multiindex になります。

In [3]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], [df["day"], df["time"]])
ret
day Fri Sat Sun Thur
time Dinner Lunch Dinner Dinner Dinner Lunch
sex
Female 5 4 28 18 1 31
Male 7 3 59 58 0 30

値をクロス集計する

values に量的変数を指定した場合、aggfunc に指定した方法でクロス集計が行われます。

In [4]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], df["time"], df["total_bill"], aggfunc="mean")
ret
time Dinner Lunch
sex
Female 19.213077 16.339143
Male 21.461452 18.048485

クロス集計法に小計を追加する

margins=True を指定した場合、クロス集計表に小計を追加します。

In [5]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], df["time"], margins=True)
ret
time Dinner Lunch All
sex
Female 52 35 87
Male 124 33 157
All 176 68 244

クロス集計表の行、列、小計の名前を設定する

クロス集計表の index、columns の名前をそれぞれ rownames、colnames で指定できます。また、margins_name で小計の項目名を指定できます。

In [6]: 
ret = pd.crosstab(
    df["sex"],
    df["time"],
    rownames=["性別"],
    colnames=["時間"],
    margins=True,
    margins_name="合計",
)
ret
時間 Dinner Lunch 合計
性別
Female 52 35 87
Male 124 33 157
合計 176 68 244
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正規化する

normalize でクロス集計表の値の正規化方法を指定できます。

  • normalize=False: 正規化しない
  • normalize=True または normalize="all": 全体で正規化する
  • normalize=columns または normalize="0": 列ごとに正規化する
  • normalize=index または normalize="1": 行ごとに正規化する
In [7]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], df["time"], normalize=True)  # normalize="all"
ret
time Dinner Lunch
sex
Female 0.213115 0.143443
Male 0.508197 0.135246
In [8]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], df["time"], normalize="columns")  # normalize=0
ret
time Dinner Lunch
sex
Female 0.295455 0.514706
Male 0.704545 0.485294
In [9]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], df["time"], normalize="index")  # normalize=1
ret
time Dinner Lunch
sex
Female 0.597701 0.402299
Male 0.789809 0.210191
In [10]: 
ret = pd.crosstab(df["sex"], [df["day"], df["time"]])
ret
day Fri Sat Sun Thur
time Dinner Lunch Dinner Dinner Dinner Lunch
sex
Female 5 4 28 18 1 31
Male 7 3 59 58 0 30

pandas.pivot_table

pandas.pivot_table は、

pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False)
引数
名前 型 デフォルト値
data DataFrame
values column to aggregate, optional
index column, Grouper, array, or list of the previous
If an array is passed, it must be the same length as the data. Thelist can contain any of the other types (except list).Keys to group by on the pivot table index. If an array is passed,it is being used as the same manner as column values.
columns column, Grouper, array, or list of the previous
If an array is passed, it must be the same length as the data. Thelist can contain any of the other types (except list).Keys to group by on the pivot table column. If an array is passed,it is being used as the same manner as column values.
aggfunc function, list of functions, dict numpy.mean
If list of functions passed, the resulting pivot table will havehierarchical columns whose top level are the function names(inferred from the function objects themselves)If dict is passed, the key is column to aggregate and valueis function or list of functions.
fill_value scalar None
Value to replace missing values with (in the resulting pivot table,after aggregation).
margins bool False
Add all row / columns (e.g. for subtotal / grand totals).
dropna bool True
Do not include columns whose entries are all NaN.
margins_name str ‘All’
Name of the row / column that will contain the totalswhen margins is True.
observed bool False
This only applies if any of the groupers are Categoricals.If True: only show observed values for categorical groupers.If False: show all values for categorical groupers.Changed in version 0.25.0.

返り値
名前 説明
DataFrame An Excel style pivot table.

pandas.DataFrame.pivot_table

pandas.DataFrame.pivot_table は、

DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False)
引数
名前 型 デフォルト値
values column to aggregate, optional
index column, Grouper, array, or list of the previous
If an array is passed, it must be the same length as the data. Thelist can contain any of the other types (except list).Keys to group by on the pivot table index. If an array is passed,it is being used as the same manner as column values.
columns column, Grouper, array, or list of the previous
If an array is passed, it must be the same length as the data. Thelist can contain any of the other types (except list).Keys to group by on the pivot table column. If an array is passed,it is being used as the same manner as column values.
aggfunc function, list of functions, dict numpy.mean
If list of functions passed, the resulting pivot table will havehierarchical columns whose top level are the function names(inferred from the function objects themselves)If dict is passed, the key is column to aggregate and valueis function or list of functions.
fill_value scalar None
Value to replace missing values with (in the resulting pivot table,after aggregation).
margins bool False
Add all row / columns (e.g. for subtotal / grand totals).
dropna bool True
Do not include columns whose entries are all NaN.
margins_name str ‘All’
Name of the row / column that will contain the totalswhen margins is True.
observed bool False
This only applies if any of the groupers are Categoricals.If True: only show observed values for categorical groupers.If False: show all values for categorical groupers.Changed in version 0.25.0.

返り値
名前 説明
DataFrame An Excel style pivot table.

サンプルコード