使用两种方法在一个列和另两个具有相同枚举值的列之间执行交叉选项卡

Question

我有桌子

|Majors|First Minor|Second Minor|
|Philosophy|English|Null|
|Math|Philosophy|English|
|English|Theology|Political Science
|Philosophy|Theology|English|

“第一小数”和“第二小数”栏的可能值相同(英语、哲学、数学等)。

我想看看这些专业的“专业”和“未成年人”之间的相关性。我不在乎这个未成年人是第一个还是第二个未成年人。因此，基于上面的示例，我想要一个类似于以下内容的输出：

|Major|Philosophy|Math|English
First Minor||||     
Philosophy|0|1|0|
|Math|0|0|0|
|English|2|1|0|
Political Science|0|0|1|
Theology|1|0|1|
Null|1|0|0

以下代码仅为“第一个次要”或“第二个次要”生成所需的结果：

ct = pd.crosstab(newdf.MajorInterMinor, newdf["First Minor"])

但是我想得到这两列的结果(“第一个小的”和“第二个次要的”)，我不知道如何得到合并的结果。

任何帮助/建议都是非常感谢的！

Answer 1

melt未成年人，然后应用crosstab

df2 = df.melt(id_vars='Majors', value_name='Minors')

pd.crosstab(df2['Majors'], df2['Minors'])

输出：

Minors      English  Null  Philosophy  Political Science  Theology
Majors                                                            
English           0     0           0                  1         1
Math              1     0           1                  0         0
Philosophy        2     1           0                  0         1

Answer 2

pd.melt将FirstMinor、SecondMinor折叠成一个列并生成新的df

 df2 = pd.melt(df,id_vars=['Majors'], value_vars=['FirstMinor','SecondMinor'],var_name='myVarname', value_name='FirstMinor_SecondMinor')

将新的df切片到专业的get_dummies。把这个加入到df中。群与和

pd.DataFrame(df2.loc[:,'FirstMinor_SecondMinor']).join(pd.get_dummies(df2.loc[:,'Majors'])).groupby('FirstMinor_SecondMinor').agg(sum)

   

                          English  Math  Philosophy
FirstMinor_SecondMinor                           
English                       0     1           2
Null                          0     0           1
Philosophy                    0     1           0
PoliticalScience              1     0           0
Theology                      1     0           1