如何在Python中为两个分类变量创建计数透视表？

原始数据结构：

期望得到的汇总格式：

尝试代码：

pivot = df.pivot_table(index =['job'], columns = ['y'], values = ['balance'], aggfunc ='count')

疑问：无法在不指定balance作为values参数的情况下运行透视表，如何得到目标结果？

方法1：使用pd.crosstab（推荐） #

这是pandas专门用于交叉计数的函数，直接指定行和列维度即可生成目标表格：

import pandas as pd
result = pd.crosstab(df['Job'], df['Y'])

方法2：groupby + value_counts + unstack #

先按Job分组，统计每组内Y的取值频次，再通过unstack转换为宽表格式：

result = df.groupby('Job')['Y'].value_counts().unstack(fill_value=0)

方法3：优化pivot_table用法 #

如果坚持用pivot_table，可以使用aggfunc='size'（统计组内行数，无需指定具体列）：

result = df.pivot_table(index='Job', columns='Y', aggfunc='size', fill_value=0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Piyush Kaushal