1.交叉分析 用于分析两个或两个以上,分组变量之间的联系,以交叉表形式进行变量间关系的对比分析. 定量 & 定量分组交叉 定量 & 定性分组交叉 定性 & 定性分组交叉 交叉统计函数 pivot_table(val es, index, col mns, aggf nc, fill_val e) val es:数据透视表中的值 index:数据透视表中的行 col mns:数据透视表中的列 aggf nc:统计函数 fill_val e:na值的统一替换 import n mpy import pandas data = pandas.read_csv(  sersbak f desktop5.4data.csv ) o t[2]: 用户id 注册日期 身份证号码 性别 出生日期 年龄 0  201111 i 男 19621116 52 1  201111 e 男 1991527 23 2  201111 j 男 19841017 30 3  201111 b 男 1986824 28 4  201111 j 男 1986714 28 5  201111 b 男 19871028 27 6  201111 i 男 1993828 21 7  201111 j 男 199031 24 8  201111 i 男 1981102 33 9  201111 c 男 1989110 26 10  201112 a 女 19841212 30 ... ... ... .. ... ..   201192 a 男 19931117 21 [ rows x 6 col mns] bins = [ min(data.年龄)-1, 20, 30, 40, max(data.年龄)+1 ] o t[4]: [2, 20, 30, 40, 88] labels = [ 20岁及以下 , 21岁到30岁 , 31岁到40岁 , 41岁及以上 ] o t[6]: [ 20岁及以下 , 21岁到30岁 , 31岁到40岁 , 41岁及以上 ] data[ 年龄分层 ] = pandas.c t( data.年龄, bins, labels=labels ) o t[9]: 用户id 注册日期 身份证号码 性别 出生日期 年龄 年龄分层 0  201111 i 男 19621116 52 41岁及以上 1  201111 e 男 1991527 23 21岁到30岁 2  201111 j 男 19841017 30 21岁到30岁 3  201111 b 男 1986824 28 21岁到30岁 4  201111 j 男 1986714 28 21岁到30岁 5  201111 b 男 19871028 27 21岁到30岁 6  201111 i 男 1993828 21 21岁到30岁 7  201111 j 男 199031 24 21岁到30岁 8  201111 i 男 1981102 33 31岁到40岁 9  201111 c 男 1989110 26 21岁到30岁 10  201112 a 女 19841212 30 21岁到30岁 ... ... ... .. ... .. ...   201192 a 男 19931117 21 21岁到30岁 [ rows x 7 col mns] ptres lt = data.pivot_table( val es=[ 年龄 ], index=[ 年龄分层 ], col mns=[ 性别 ], aggf nc=[n mpy.size] ) o t[11]: 年龄分层 女 男 20岁及以下 111 1950 21岁到30岁 2903  31岁到40岁 735 7994 41岁及以上 567 886 2.结构分析 在分组及交叉分析的基础上,计算各组成部分所占的比重,进而分析总体的内部特征的分析方法. 主要指定性分组,通过饼图或圆环图进行数据展现. pandas中进行占比计算,使用gro pby计算出分组结果,或pivot_table计算出交叉表的结果之后,如果 还需要继续运算,可使用数据框自带函数计算.