如何使用Pandas的crosstab计算均值并绘制带图例的并列柱状图

pd.crosstab 默认统计分组频数，要计算指定列的均值，只需传入values指定待聚合的score列，再用aggfunc指定聚合规则为均值即可，无需依赖groupby，具体实现分两种场景：

场景1：仅按lunch分组，输出N、Y对应的score均值柱 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("my file path")
# 生成crosstab计算分组均值
cross_tab = pd.crosstab(
    index=df["lunch"],
    columns="平均得分",
    values=df["score"],
    aggfunc="mean"
)
# 绘图，自动带图例
cross_tab.plot(kind="bar", figsize=(7, 2))
plt.ylabel("平均得分")
plt.show()

场景2：双维度分组生成交叉表，输出并列柱（如按setting+lunch分组） #

符合你提到的「基于两列生成交叉表、并列柱状图」需求，每个setting对应lunch=N、lunch=Y两个并列柱：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("my file path")
cross_tab = pd.crosstab(
    index=df["setting"], # 行对应X轴的setting维度
    columns=df["lunch"], # 列对应分组维度，每个取值生成一个并列柱
    values=df["score"], # 指定要聚合的得分列
    aggfunc="mean" # 聚合规则为求均值
)
cross_tab.plot(kind="bar", figsize=(8, 3))
plt.ylabel("平均得分")
plt.show()

参数说明 #

• index：交叉表的行，对应柱状图X轴的分类维度
• columns：交叉表的列，对应柱状图的分组维度，每个不同取值生成一个独立柱子
• values：指定要做聚合计算的字段，这里对应score列
• aggfunc：聚合函数，填mean即为求均值，也可替换为sum/max等其他聚合规则

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xtryingx