如何绘制聚合小值的柱状图？将交叉表中4、5、9合并为‘4+’

你可以通过两种方式实现需求：一种是先预处理原始数据的分组，再生成交叉表；另一种是对已生成的交叉表直接聚合。

方法一：预处理原始数据后生成交叉表 #

先把原始数据中的values列按规则分组，再用pd.crosstab生成交叉表，步骤如下：

import pandas as pd

# 假设你的原始数据集为df，包含values和label两列
# 对values列分组：0-3保留原值，4、5、9替换为'4+'
df['values_grouped'] = df['values'].map(lambda x: x if x in [0,1,2,3] else '4+')

# 生成分组后的交叉表
cross_tab = pd.crosstab(df['values_grouped'], df['label'])

# 绘制柱状图
cross_tab.plot(kind='bar')

方法二：对已生成的交叉表进行聚合 #

如果你已经有了提问中给出的交叉表DataFrame，可以直接对其行进行聚合：

import pandas as pd

# 假设你已生成的交叉表为cross_tab_df（即提问中展示的DataFrame）
# 提取0-3的行
keep_rows = cross_tab_df.loc[[0,1,2,3]]
# 聚合4、5、9的行，求和后命名为'4+'
plus4_row = cross_tab_df.loc[[4,5,9]].sum(axis=0).rename('4+')
# 合并结果
final_cross_tab = pd.concat([keep_rows, plus4_row.to_frame().T])

# 绘制柱状图
final_cross_tab.plot(kind='bar')

关于aggfunc的说明 #

其实不需要在pd.crosstab里用aggfunc做复杂操作——因为你的需求是将特定值合并为一个分组，而不是对同一分组内的数据做聚合计算。先把原始数据的values映射为目标分组，再用默认的aggfunc='count'生成交叉表，是更直接的方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19023586