我們在做資料分析的時候，可能經常會碰到分組統計彙總的情況，現成的工具和開放式的程式語言可以為我們完成分析任務提高效率。

對於很多不會程式設計的分析員來說，可能習慣了用Excel等工具來幫助他們達到彙總分析的目的。雖然效果也不錯，但過程相對繁瑣，而且侷限太大，只能在工具所能提供的功能下完成特定分析。

對於一些腦洞大開，追求思想自由的使用者來說，那就只能尋求更開放的程式語言才能實現飛一般的感覺了。

pandas提供了幾種分析和彙總資料的函式，比如gourpby，pivot_table和crosstab，可以說功能強大，十分優秀，是您居家旅行，行走江湖殺人滅口的必備工具。

但有時候工具多也不一定是好事，用的時候想不起來，想的起來又不知道怎麼用，腦子容易亂。其實，主要還是要對各個函數了了分明，熟練在心。

今天給大家介紹一下交叉製表統計crosstab，我們用一個例子來完成講解。

資料準備

這裡用一個簡單的例子來完成crosstab的實現，比如說有一個分析需求：按地域和上市型別統計出上市公司數量和佔比情況。我們知道，每個省都有不同行業的上市公司，有的是在主機板上市，有的在中小板，也有的在創業板，那每個省的這些上市公司的數量和佔比，能不能用一行程式碼就完成彙總分析？

我們先來準備原始資料，這裡通過Tushare的API完成資料的調取。

import tushare as ts
pro = ts.pro_api('your token')
df = pro.stock_basic(exchange_id='', list_status='L', fields='ts_code,name,area,industry,list_date')

（請在原始碼處往左滑動，可以檢視全部程式碼，下同）

Tushare資料的具體使用方法請參考歷史文章《開啟Pro體驗的正確開啟方式》。

通過stock_basic介面，我們可以調取上市公司基礎資料，這裡只取了股票程式碼、股票名稱、所在地域，所屬行業和上市日期這幾個欄位。

擷取頭部幾行資料顯示如下：

簡單實現

首先來實現簡單交叉彙總，我們需要匯入pandas包，然後呼叫crosstab函式。

import pandas as pd
data = pd.crosstab(df.area, df.market)

可以看到，一段短短的簡單程式碼，實現了彙總統計。其實，我們也可以用pandas的gourpby和pivot_table來實現，哪個簡單哪個好記，一目瞭然。

groupby:

df.groupby(['area', 'market'])['market'].count().unstack().fillna(0)

pivot_table:

df.pivot_table(index='area', columns='market', aggfunc={'market':len}, fill_value=0)

總體來說，還是crosstab更容易實現我們預設的需求。

深入瞭解

實現了簡單的交叉製表後，我們來看看如何提升統計效果，很容易想到的是“小計”功能，只要增加引數，就可以實現橫豎合計的功能。

pd.crosstab(df.area, df.market, margins=True, margins_name=u'合計')

另外，我們可能會想到每個地域上市公司的平均市盈率情況（或行業市盈率，請使用者參考以下方法自行實現行業平均市盈率統計）。

先把PE資料整合到原始資料中來，

取當前（2018-10-10）PE資料：

pedata = pro.daily_basic(trade_date='20181010')[['ts_code','pe']].set_index('ts_code')

合併成新資料集：

withpe = df.set_index('ts_code').merge(pes, left_index=True, right_index=True, how='left')

分省分市場的平均市盈率：

pd.crosstab(withpe.area, withpe.market, values=withpe.pe, aggfunc='mean').round(0)

還有一個分析項，比如數量佔比情況，用crosstab也非常容易實現。我們可以看一下每個省上市公司的在整個市場的佔比情況。

全市場佔比：

pd.crosstab(df.area, df.market, normalize=True)

拿上海的中小板來舉例，佔比為30/3551=0.008448

省份中各類市場上市公司佔比（即按行統計）：

pd.crosstab(df.area, df.market, normalize='index')

按市場各省上市公司佔比（即按列統計）：

pd.crosstab(df.area, df.market, normalize='columns')

最後，我們可能需要更多細分的統計，比如各省市各行業所上主機板、中小板、創業板的統計資料，通過類似groupby的方式實現也是非常方便。

pd.crosstab(df.area, [df.industry,df.market])

資料視覺化

完成統計後，我們可能還需要展示出來，視覺化是必不可少的，這裡只舉一個簡單的例子，更多視覺化方案請參閱本公眾號歷史文章。

import seaborn as sns
sns.heatmap(pd.crosstab(df.area, df.market), annot=True, fmt="d", linewidths=.5,ax=ax, cbar=False)