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用于计算两个或多个因素之间的交叉表，即两个或多个变量之间的频数或统计信息表。
它可以帮助我们了解不同因素之间的关系和分布情况
xxxxxxxxxxpd.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False)index：用于行索引的因素或因素列表。columns：用于列索引的因素或因素列表。values：可选参数，表示要聚合的数值列。rownames：可选参数，用于指定行索引的名称。colnames：可选参数，用于指定列索引的名称。aggfunc：可选参数，表示用于聚合的函数，默认为计数。margins：可选参数，表示是否添加行和列的边际汇总，默认为False。dropna：可选参数，表示是否排除包含缺失值的行或列，默认为True。normalize：可选参数，表示是否对结果进行标准化，默认为False。应用场景
- 分析不同因素之间的关系和分布情况。
- 统计分类变量之间的交叉频数。
- 比较不同组合下的统计指标。
xxxxxxxxxximport pandas as pd
# 创建示例 DataFramedata = { 'Category': ['服装', '电子产品', '电子产品', '家具', '服装', '家具'], 'Location': ['A', 'B', 'A', 'B', 'B', 'A'], 'Sales': [100, 200, 150, 300, 250, 200]}df = pd.DataFrame(data)
# 使用 pivot_table() 方法生成透视表pivot_table = df.pivot_table(values='Sales', index='Category', columns='Location', aggfunc='sum')print(pivot_table)
# 使用 crosstab() 方法生成交叉表crosstab_table = pd.crosstab(index=df['Category'], columns=df['Location'], values=df['Sales'], aggfunc='sum')print(crosstab_table)实时学习反馈
1. Pandas中实现数据透视表与交叉表可以调用DataFrame对象的_____方法，或者pandas对象的_______:
A pivot_table() crosstab()
B crosstab() pivot_table()
答案
1=>A