{"id":4305,"date":"2023-07-12T03:26:27","date_gmt":"2023-07-12T03:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-kreuztabellen-prozentsatz\/"},"modified":"2023-07-12T03:26:27","modified_gmt":"2023-07-12T03:26:27","slug":"pandas-kreuztabellen-prozentsatz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-kreuztabellen-prozentsatz\/","title":{"rendered":"Pandas: so erstellen sie eine kreuztabelle mit prozents\u00e4tzen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen das Argument <strong>normalize<\/strong> in der Funktion pandas <strong>crosstab()<\/strong> verwenden, um eine Kreuztabelle zu erstellen, die Prozentwerte anstelle von Zahlen anzeigt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>p.d. <span style=\"color: #3366ff;\">crosstab<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">col1<\/span> , df. <span style=\"color: #3366ff;\">col2<\/span> , normalize=' <span style=\"color: #ff0000;\">index<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Normalisierungsargument akzeptiert drei verschiedene Argumente:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>alle<\/strong> : Prozentsatz relativ zu allen Werten anzeigen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Index<\/strong> : Prozentsatz als Gesamtsumme der Zeilenwerte anzeigen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spalten<\/strong> : Zeigt den Prozentsatz als Gesamtsumme der Spaltenwerte an.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede dieser Methoden in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C '],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">position<\/span> ':['G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [22, 25, 24, 39, 34, 20, 18, 17, 20, 19, 22]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n   team position points\n0 AG 22\n1 AG 25\n2 AF 24\n3 BG 39\n4 BF 34\n5 BF 20\n6 BF 18\n7 GC 17\n8 GC 20\n9 CF 19\n10 CF 22\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So w\u00fcrde die Standardkreuztabelle f\u00fcr die Anzahl der Spieler pro Team und Position aussehen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create crosstab that displays count by team and position<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\">p.d. <span style=\"color: #3366ff;\">crosstab<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">team<\/span> , df. <span style=\"color: #3366ff;\">position<\/span> )\n\nposition F G\nteam\t\t\nAT 12\nB 3 1\nC 2 2<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Erstellen Sie eine Kreuztabelle mit Prozents\u00e4tzen relativ zu allen Werten<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die Funktion <strong>crosstab()<\/strong> mit dem Argument <strong>normalize=all<\/strong> verwenden, um eine Kreuztabelle zu erstellen, die die Prozents\u00e4tze jedes Werts im Verh\u00e4ltnis zur Gesamtzahl aller Werte anzeigt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create crosstab that displays counts as percentage relative to total count\n<\/span><\/span>p.d. <span style=\"color: #3366ff;\">crosstab<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">team<\/span> , df. <span style=\"color: #3366ff;\">position<\/span> , normalize=' <span style=\"color: #ff0000;\">all<\/span> ')\n\nposition F G\nteam\t\t\nA 0.090909 0.181818\nB 0.272727 0.090909\nC 0.181818 0.181818\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Spieler von Team A auf Position F machen <strong>9,09 %<\/strong> aller Spieler aus.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Spieler von Team A auf Position G machen <strong>18,18 %<\/strong> aller Spieler aus.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so weiter.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Erstellen Sie eine Kreuztabelle mit Prozents\u00e4tzen gegen\u00fcber Zeilensummen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die Funktion <strong>crosstab()<\/strong> mit dem Argument <strong>normalize=index<\/strong> verwenden, um eine Kreuztabelle zu erstellen, die die Prozents\u00e4tze jedes Werts im Verh\u00e4ltnis zur Zeilensumme anzeigt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create crosstab that displays counts as percentage relative to row totals\n<\/span><\/span>p.d. <span style=\"color: #3366ff;\">crosstab<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">team<\/span> , df. <span style=\"color: #3366ff;\">position<\/span> , normalize=' <span style=\"color: #ff0000;\">index<\/span> ')\n\nposition F G\nteam\t\t\nA 0.333333 0.666667\nB 0.750000 0.250000\nC 0.500000 0.500000\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Spieler auf Position F machen <strong>33,33 %<\/strong> aller Spieler von Team A aus.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Spieler auf Position F machen <strong>75 %<\/strong> aller Spieler in Team B aus.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Spieler auf Position F stellen <strong>50 %<\/strong> aller Spieler von Team C dar.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so weiter.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 3: Erstellen Sie eine Kreuztabelle mit Prozents\u00e4tzen gegen\u00fcber den Spaltensummen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die Funktion <strong>crosstab()<\/strong> mit dem Argument <strong>normalize=columns<\/strong> verwenden, um eine Kreuztabelle zu erstellen, die die Prozents\u00e4tze jedes Werts im Verh\u00e4ltnis zur Spaltensumme anzeigt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create crosstab that displays counts as percentage relative to column totals\n<\/span><\/span>p.d. <span style=\"color: #3366ff;\">crosstab<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">team<\/span> , df. <span style=\"color: #3366ff;\">position<\/span> , normalize=' <span style=\"color: #ff0000;\">columns<\/span> ')\n\nposition F G\nteam\t\t\nA 0.166667 0.4\nB 0.500000 0.2\nC 0.333333 0.4\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Spieler der Mannschaft A machen <strong>16,67 %<\/strong> aller Spieler mit einer F-Position aus.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Spieler von Team B machen <strong>50 %<\/strong> aller Spieler mit einer F-Position aus.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Spieler der Mannschaft C machen <strong>33,33 %<\/strong> aller Spieler mit einer F-Position aus.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so weiter.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Funktion pandas <strong>crosstab()<\/strong> finden Sie <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/reference\/api\/pandas.crosstab.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-groupby-wert-zahlt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas: So verwenden Sie GroupBy und Wertz\u00e4hlungen<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-gruppieren-nach-behaltern\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas: So verwenden Sie GroupBy mit Bin-Anzahl<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-zahlen-werte-in-der-spalte-mit-bedingung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas: So z\u00e4hlen Sie Werte in einer Spalte mit Bedingung<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen das Argument normalize in der Funktion pandas crosstab() verwenden, um eine Kreuztabelle zu erstellen, die Prozentwerte anstelle von Zahlen anzeigt: p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 , normalize=&#8216; 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