В этой статье мы рассмотрим различные методы Python для создания таблицы частот между двумя столбцами. Таблица частот, также известная как таблица непредвиденных обстоятельств, является полезным инструментом для анализа взаимосвязи между двумя категориальными переменными. Мы рассмотрим несколько подходов, попутно предоставляя примеры кода и пояснения. Итак, приступим!

Метод 1: использование pandas и value_counts()
Наш первый метод предполагает использование популярной библиотеки pandas. С помощью функции value_counts() мы можем легко вычислить частоту значений в столбце. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Column1': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'],
        'Column2': ['X', 'Y', 'X', 'X', 'Y']}
df = pd.DataFrame(data)
# Compute frequency table
frequency_table = pd.crosstab(df['Column1'], df['Column2'])
print(frequency_table)

Метод 2: использование коллекций.Counter
Модуль коллекций предоставляет класс Counter, который удобен для подсчета вхождений элементов в список. Мы можем использовать этот класс для создания таблицы частот. Взгляните на следующий пример:

from collections import Counter
# Create two lists representing the columns
column1 = ['A', 'B', 'A', 'B', 'C']
column2 = ['X', 'Y', 'X', 'X', 'Y']
# Combine the two columns
combined_columns = list(zip(column1, column2))
# Compute frequency table
frequency_table = Counter(combined_columns)
print(frequency_table)

Метод 3: использование numpy.unique и numpy.histogram2d
Для числовых данных мы можем использовать numpy для создания таблицы частот. Функция unique() помогает нам найти уникальные элементы в столбце, а histogram2d() вычисляет количество вхождений. Вот пример:

import numpy as np
# Create two numpy arrays representing the columns
column1 = np.array([1, 2, 1, 2, 3])
column2 = np.array([4, 5, 4, 4, 5])
# Compute frequency table
frequency_table, _, _ = np.histogram2d(column1, column2, bins=(np.unique(column1), np.unique(column2)))
print(frequency_table)

В этой статье мы рассмотрели три различных метода создания таблицы частот между двумя столбцами с помощью Python. Для достижения нашей цели мы использовали pandas, Collections.Counter и numpy. В зависимости от ваших конкретных требований и характера ваших данных вы можете выбрать метод, который подходит вам лучше всего. Используя эти методы, вы можете получить ценную информацию о взаимосвязях между категориальными переменными в ваших наборах данных.