如何使用 pandas 生成带有计数的意外事件 table？

Question

假设我有这样的数据：

+-------+--------+--------------+--------+--------------+
| index | used_x | clicked_in_x | used_y | clicked_in_y |
+-------+--------+--------------+--------+--------------+
|     1 | True   | False        | True   | True         |
|     2 | False  | False        | True   | False        |
|     3 | True   | True         | False  | False        |
+-------+--------+--------------+--------+--------------+

我想使用 pandas 生成一个应急事件 table，它显示 table 像：

+--------+----------------+----------------+
|        | clicked_from_x | clicked_from_y |
+--------+----------------+----------------+
| used_x |             40 |              3 |
| used_y |              2 |             10 |
+--------+----------------+----------------+

实现此目标的最佳方法是什么？到目前为止，我已经使用 crosstab 方法尝试了以下操作：

import numpy as np
import pandas as pd

size = 20

df = pd.DataFrame({
    'used_x': np.random.choice(a=[False, True], size=size),
    'clicked_from_x': np.random.choice(a=[False, True], size=size),
    'used_y':  np.random.choice(a=[False, True], size=size),
    'clicked_from_y':  np.random.choice(a=[False, True], size=size),
})

pd.crosstab([df['used_x'], df['used_y']], [df['clicked_from_x'], df['clicked_from_y']],  margins=False)

产生：

但这很难理解，也不是我希望的表现形式。有谁知道如何获得我想要的结果，或者使用 pandas 的等效策略？

Answer 1

我们将在这里使用全能的 dot 产品子例程。

i = df.filter(like='clicked')
j = df.filter(like='used')

j.astype(int).T.dot(i)

        clicked_from_x  clicked_from_y
used_x               6               5
used_y               6               6

如何使用 pandas 生成带有计数的意外事件 table？

How to generate a contingency table with counts using pandas?

pandas

crosstab

contingency