{"id":4307,"date":"2023-07-12T03:26:27","date_gmt":"2023-07-12T03:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/percentuale-della-tabella-incrociata-panda\/"},"modified":"2023-07-12T03:26:27","modified_gmt":"2023-07-12T03:26:27","slug":"percentuale-della-tabella-incrociata-panda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/percentuale-della-tabella-incrociata-panda\/","title":{"rendered":"Panda: come creare una tabella incrociata con percentuali"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Puoi utilizzare l&#8217;argomento <strong>normalize<\/strong> nella funzione pandas <strong>crosstab()<\/strong> per creare una tabella a campi incrociati che visualizzi valori percentuali anzich\u00e9 numeri:<\/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;\">L&#8217;argomento normalizzazione accetta tre diversi argomenti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>all<\/strong> : mostra la percentuale relativa a tutti i valori.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>indice<\/strong> : mostra la percentuale come totale dei valori di riga.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Colonne<\/strong> : visualizza la percentuale come totale dei valori delle colonne.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascuno di questi metodi nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/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;\">Ecco come apparirebbe la tabella incrociata predefinita per il numero di giocatori per squadra e posizione:<\/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>Esempio 1: creare una tabella incrociata con percentuali relative a tutti i valori<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la funzione <strong>crosstab()<\/strong> con l&#8217;argomento <strong>normalize=all<\/strong> per creare una tabella a campi incrociati che visualizza le percentuali di ciascun valore rispetto al numero totale di tutti i valori:<\/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;\">Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori della squadra A nella posizione F rappresentano il <strong>9,09%<\/strong> del totale dei giocatori.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori della squadra A in posizione G rappresentano il <strong>18,18%<\/strong> del totale dei giocatori.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: creare una tabella a campi incrociati con le percentuali rispetto ai totali delle righe<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la funzione <strong>crosstab()<\/strong> con l&#8217;argomento <strong>normalize=index<\/strong> per creare una tabella a campi incrociati che visualizza le percentuali di ciascun valore rispetto al totale della riga:<\/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;\">Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori in posizione F rappresentano il <strong>33,33%<\/strong> del totale dei giocatori della squadra A.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori nella posizione F rappresentano il <strong>75%<\/strong> del totale dei giocatori della squadra B.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori nella posizione F rappresentano <strong>il 50%<\/strong> del totale dei giocatori della squadra C.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 3: creare una tabella a campi incrociati con le percentuali rispetto ai totali delle colonne<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la funzione <strong>crosstab()<\/strong> con l&#8217;argomento <strong>normalize=columns<\/strong> per creare una tabella a campi incrociati che visualizza le percentuali di ciascun valore rispetto al totale della colonna:<\/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;\">Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori della squadra A rappresentano il <strong>16,67%<\/strong> del totale dei giocatori con ruolo F.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori della squadra B rappresentano <strong>il 50%<\/strong> del totale dei giocatori con una posizione F.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I giocatori della squadra C rappresentano <strong>il 33,33%<\/strong> del totale dei giocatori con ruolo F.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione pandas <strong>crosstab()<\/strong> <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/reference\/api\/pandas.crosstab.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">qui<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/il-valore-del-gruppo-panda-conta\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Panda: come utilizzare GroupBy e conteggi dei valori<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/contenitori-per-panda-groupby\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Panda: come utilizzare GroupBy con il conteggio dei contenitori<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-contano-i-valori-nella-colonna-con-la-condizione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Panda: come contare i valori in una colonna con condizione<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Puoi utilizzare l&#8217;argomento normalize nella funzione pandas crosstab() per creare una tabella a campi incrociati che visualizzi valori percentuali anzich\u00e9 numeri: p.d. crosstab (df. col1 , df. col2 , normalize=&#8217; 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