質問編集履歴
1
テストコード追記しました（groupbyの方法では解決）
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -19,3 +19,21 @@
|
|
|
19
19
|
データがない場合にも出力する方法はないでしょうか。
|
|
20
20
|
numpy.nanでダミーデータを追加した場合でもうまくいきませんでした。
|
|
21
21
|
|
|
22
|
+
---
|
|
23
|
+
2022/03/25追記
|
|
24
|
+
ご指摘あったとおり具体的なコードもなくデータがカテゴリーか数かも不明で質問が不明瞭で申し訳ないことです。
|
|
25
|
+
さしあたりmelianさんが想定してくれた内容とコードで解決できました。(groupby,cut,binなどの使用）
|
|
26
|
+
|
|
27
|
+
また、後学のため教えていただきたいのですが
|
|
28
|
+
crosstab() で dropna=False については下記のコードではageの'10-19'が表示できませんでした。どこがまちがっているでしょうか。
|
|
29
|
+
```ここに言語を入力
|
|
30
|
+
import pandas as pd
|
|
31
|
+
import numpy as np
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
df=pd.DataFrame({'age':['0-9','20-29','0-9','30-39'],'sex':[1,2,2,1]})
|
|
34
|
+
df_dummy=pd.DataFrame({'age':['0-9','10-19','20-29','30-39'],'sex':[np.nan for i in range(4)]})
|
|
35
|
+
df2=df.append(df_dummy)
|
|
36
|
+
b=pd.crosstab(df2['age'],df2['sex'],dropna=False)
|
|
37
|
+
print(b)
|
|
38
|
+
```
|
|
39
|
+
|