怎样用crosstab对年龄段进行统计啊

haydn 2002-02-06 11:18:33

我的表里有一个人员表，里面有一个birthday和department_id的字段，现在我想根据birthday的数据进行年龄的分段统计，而且这个分段要是动态的，可修改分段的规则，就是可以按20岁，或25岁来分段来统计每个部门有多少人.现在我不知道那个年龄分段怎么处理啊，就是列的问题。望各位指教。哪里有crosstab的用法资料，有详细一点的吗

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haydn 2002-02-08

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能详细一点吗

haydn 2002-02-08

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上面的句子要在哪里写啊，能详细一点吗

haydn 2002-02-07

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让我试一下，但如果年龄的分段能让用户随时输入分段的规则，要怎么做啊

llitcwl 2002-02-06

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select case when birthday<'1981.12.31' then 20 when birthday >'1976.12.31' then 25 else 30 end as nl from 人员表　

fzymr 2002-02-06

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数据过滤

vaccine数据集111111111111111

定义自定义聚合函数# 使用crosstab()函数生成交叉表（自定义聚合函数）并计算合计result_custom_agg = pd.crosstab(df_multi['gender'], df_multi['age_group'], values=df_multi['value'], aggfunc=custom_agg, margins=True, margins_name='合计')print("\n生成的交叉表（自定义聚合函数，含合计）：")

数据透视表（pivot_table）通过指定indexcolumnsvalues与aggfunc参数，实现对数据的多维重构与聚合统计。支持多重聚合函数、缺失值填充、总计行列的添加等高级功能。示例中展示了如何利用 pivot_table 构造销售数据的透视表，并进一步扁平化多级索引以便于后续处理。交叉表（crosstab）主要用于统计分类变量之间的频数分布，默认计算频数，同时可通过values与aggfunc进行数值聚合。支持归一化计算，通过normalize参数计算各组合的比例。

预处理原则fillna()或dropna()优化数据类型：分类数据使用category类型创建衍生维度：提前生成需要的分组字段性能黄金法则先filter后pivot：减少处理数据量避免多层嵌套：索引层级不超过3层适时使用缓存：对中间结果进行缓存结果呈现技巧使用style属性美化输出结合seaborn进行热力图可视化添加注释说明异常数据点进阶发展方向学习使用pd.Grouper进行时间分组掌握pd.qcut自动分箱技术集成机器学习特征工程。

数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。在当今这个大数据的时代，数据分析已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。Python作为一种高效、简洁且易于学习的编程语言，在数据分析领域展现出了强大的实力。本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandasnumpy和matplotlib等。

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