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Pandas 中透视表（`pivot_table`）和交叉表（`crosstab`）的区别

news 来源：原创 2025/9/6 10:02:51

Pandas 中透视表（`pivot_table`）和交叉表（`crosstab`）的区别

核心区别

透视表 (pivot_table)
- 用于对数据进行 聚合计算（如求和、均值、计数等）。
- 支持多维度分组（行、列、甚至多层索引）。
- 可以指定 values（要聚合的值）和 aggfunc（聚合函数）。
交叉表 (crosstab)
- 专门用于 计算频率分布（即列联表，统计不同组合的出现次数）。
- 默认行为是计数，但也可通过参数自定义聚合函数。
- 语法更简洁，适合快速生成两个变量的交叉统计。

代码示例与逐行注释

import pandas as pd
import numpy as np# 创建示例数据
data = {'区域': ['北区', '北区', '南区', '南区', '东区', '西区', '西区'],'产品类别': ['电子', '服装', '电子', '食品', '服装', '电子', '食品'],'销售额': [200, 150, 300, 80, 120, 250, 90],'季度': ['Q1', 'Q1', 'Q2', 'Q2', 'Q1', 'Q3', 'Q3']
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用透视表 (pivot_table)
# 目标：按区域和产品类别汇总销售额总和
pivot = pd.pivot_table(df,values='销售额',     # 要聚合的数值列index='区域',        # 行分组键columns='产品类别',  # 列分组键aggfunc=np.sum,      # 聚合函数（默认是均值）fill_value=0         # 缺失值填充为0
)
print("透视表结果:")
print(pivot)# 使用交叉表 (crosstab)
# 目标：统计区域和产品类别的组合出现次数
crosstab = pd.crosstab(index=df['区域'],     # 行分类变量columns=df['产品类别'],  # 列分类变量margins=True,        # 显示总计margins_name='总计'   # 总计列的名称
)
print("\n交叉表结果:")
print(crosstab)# 交叉表进阶：结合销售额求和（自定义聚合）
crosstab_agg = pd.crosstab(index=df['区域'],columns=df['产品类别'],values=df['销售额'],  # 指定要聚合的值aggfunc=np.sum,       # 聚合函数dropna=False
)
print("\n交叉表（销售额求和）:")
print(crosstab_agg)

输出结果解析

透视表输出
按区域和产品类别对 销售额 进行求和：

产品类别  电子  服装   食品
区域                  
东区     0  120    0
北区   200  150    0
南区   300    0   80
西区   250    0   90

交叉表（默认计数）
统计区域和产品类别的组合出现次数：

产品类别  电子  服装  食品  总计
区域                     
东区      0    1    0    1
北区      1    1    0    2
南区      1    0    1    2
西区      1    0    1    2
总计      3    2    2    7

交叉表（销售额求和）
按区域和产品类别对 销售额 求和：

产品类别    电子    服装     食品
区域                        
东区       NaN  120.0    NaN
北区     200.0  150.0    NaN
南区     300.0    NaN   80.0
西区     250.0    NaN   90.0

关键参数对比

功能	透视表 (`pivot_table`)	交叉表 (`crosstab`)
主要用途	多维度聚合计算	频率分布统计（列联表）
默认聚合	均值 (`aggfunc='mean'`)	计数 (`aggfunc='count'`)
多维支持	支持多行、多列、多层索引	通常用于两个变量的交叉
填充缺失值	`fill_value` 参数	无直接参数，可通过 `dropna` 控制显示
语法简洁性	较复杂，需明确指定 `values` 和 `aggfunc`	更简洁，适合快速生成频率表

通过选择合适的方法，可以高效实现数据汇总或分布统计的需求！

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