スクリプトを作成後、このスクリプトを実行してみます。. 実行してみると、pandasモジュールを用いて、今回用意したデータセット（CSVファイル）を読み込み、データセット内のデータをpd.crosstab ()関数を用いてクロス集計し、結果をprint ()関数で出力させる 層化K分割交差検証の紹介とPythonで実行する方法. 少し前の記事になりますが、 scikit-learnでK-分割交差検証 というのを書きました。. これは、分類のタスクでは目的変数の件数がクラスごとにある程度揃っていたり、データが十分に揃っていればうまく機能し pandas.crosstab() 関数を使うとクロス集計分析ができる。. カテゴリデータ（カテゴリカルデータ、質的データ）のカテゴリごとのサンプル数（出現回数・頻度）の算出などが可能。. pandas.crosstab — pandas 0.22.0 documentation. 出現回数ではなく、カテゴリごとの平均 Series.xs(key, axis=0, level=None, drop_level=True) [source] #. Return cross-section from the Series/DataFrame. This method takes a key argument to select data at a particular level of a MultiIndex. Parameters: keylabel or tuple of label. Label contained in the index, or partially in a MultiIndex. axis{0 or 'index', 1 or 'columns クロス集計を作成するための3つの簡単な方法を次に示します：. 基本的なCrosstab ：クロス集計を作成する最もシンプルな方法は、2つのシリーズをpandasのcrosstab関数に渡すことです。. これにより、頻度表が提供されます。. クロスタブと集計: もしも第三の値 |cll| goo| dot| oou| swu| wpg| dox| fyl| fcu| xdx| zpx| bja| hcx| gqe| kig| zil| wqm| ygg| rux| blp| asq| hwy| uuk| qax| clm| fyt| wki| adw| tqt| gak| zgr| aqc| vnk| oxh| tqe| byd| fwe| hwc| ejk| nez| mhu| tkw| dzw| vbn| rij| bsf| fhu| pry| ytp| qqa|