回答編集履歴
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> 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。
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`
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`df['age']` を `pd.core.dtypes.dtypes.CategoricalDtype` 型にキャストする必要があります。
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```python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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df = pd.DataFrame({
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'name': [chr(i) for i in range(65, 88)],
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'age': [*range(7), *range(10, 14), *range(30, 40), 30, 31],
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+
df=pd.DataFrame({'age':['0-9','20-29','0-9','30-39'],'sex':[1,2,2,1]})
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category = pd.api.types.CategoricalDtype(['0-9','10-19','20-29','30-39'])
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b=pd.crosstab(df['age'].astype(category),df['sex'],dropna=False)
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print(b)
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})
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#
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count = (
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df.groupby([pd.cut(df['age'], bins=[0, 10, 20, 30, 40], right=False,
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-
labels=['0-9', '10-19', '20-29', '30-39']), 'sex'])
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.size().unstack()[['M', 'F']])
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sex
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20-29 0
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30-39
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30-39 1 0
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**追記**
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> 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。
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`df2['age']` を `pd.core.dtypes.dtypes.CategoricalDtype` 型にキャストする必要があります。
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```python
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df2['age'] = df2['age'].astype('category')
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b=pd.crosstab(df2['age'],df2['sex'],dropna=False)
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print(b)
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20-29 0 0
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**追記**
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> 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。
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`df2['age']` を `pd.core.dtypes.dtypes.CategoricalDtype` 型にキャストする必要があります。
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```python
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+
df2['age'] = df2['age'].astype('category')
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+
b=pd.crosstab(df2['age'],df2['sex'],dropna=False)
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print(b)
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`groupby` で代用してみました。
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+
`groupby` で代用してみました。
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import pandas as pd
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count = (
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df.groupby([pd.cut(df['age'], bins=[0, 10, 20, 30, 40], right=False
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+
df.groupby([pd.cut(df['age'], bins=[0, 10, 20, 30, 40], right=False,
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labels=['0-9', '10-19', '20-29', '30-39']), 'sex'])
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.
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.size().unstack()[['M', 'F']])
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print(count)
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sex
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+
sex M F
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-
age
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20
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+
age
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-
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+
0-9 3 4
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-
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+
10-19 2 2
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+
20-29 0 0
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-
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+
30-39 4 8
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```
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