crosstab

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我想生成行列列总数的交叉表。我试图用gmodels包生成交叉表。输出的外观比普通表格功能要好。桌子的外观很重要，因为最后必须使用Shiny来显示。但问题是我在行和列的末尾获得了列总数和行总数。我怎样才能得到总列作为表中的第一列和第一列。以下是我的数据示例。 Location <- sample(c("location A","location B","location C","location

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如何使用pandas crosstab获得交叉表，显示列变量的多个值的频率？

比方说，我有一个数据帧： df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5, size=(5,6)), columns=list('ABCDEF')) 交叉变量与pd.crosstab很简单： table = pd.crosstab(index=df['A'], columns=df['B']) 产量： B 1 2 3 4 A 0 1 0 0 0

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R：将长格式转换为宽格式填写缺失日期

我正在重塑我公司的小时注册数据，以适应某种格式。我已将输入修改为如下所示： employee project month day hours 1 A 16-001 9 9 5 2 B 16-001 9 29 1 3 A 16-001 9 3 5 4 B 16-001 9 28 2 5 A 16-002 9 8 6 6 B 16-002 9

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如何在Microsoft Access 2007中使用SQL进行交叉表查询？

让学生从班级IX迁移到班级XII，学校DB（School_Data），学生DB（Student_Data）然后是一系列用于班级IX（Student_Data_XI），班级X，班级XII和班级XII的DB表格。可以创建Class IX到Class XII的交叉表查询，但是单独创建一个交叉表查询，其中某个学校的学生总数显示Class IX到Class XII访问四个班级DB。行标题：SchoolID

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R编程R中的交叉表

我有以下数据集。我想根据数据得到以下输出。我尝试了aggregate和summaryBY函数，但没有得到期望的输出结果。希望的，并在使用的 “集合” 函数R的输出。

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Rails：在交叉表中显示数据

我正在创建一个支出日记，因此在我看来需要一个交叉表。该应用程序有一个支出表。该表中的每条记录都是一个单独的支出，其中包括“价值”（整数），“日”（如日期）和“Category_ID”（如整数和外键）。我想要做的是显示一张表格，显示一个用户每个月在每个类别上花了多少钱。因此我需要做两两件事：按月份和类别集团所有支出显示，在视图在我想从去其他条款：要：我怎样才能做到这一点？一直在寻找一段

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postgres中的交叉表函数不返回表中的任何值

我试图使用交叉表函数在pgadmin 4中创建数据透视表。我已经成功地创建了一个由一个Postgres手动复制代码（见下文），以确保公正的tablefunc扩展安装/能够正常工作：但是 create table sales(year int, month int, qty int); insert into sales values(2007, 1, 1000); insert into sa

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交叉表输出仅在查看器窗格中显示，而不在Shiny应用程序中

我正在生成交叉表输出（应急表）。我的要求是有列百分比，以及行和列总数。我发现这个包“sjPlot”它提供了很好的输出与颜色功能，并符合我的要求。我用这个包在Shiny中生成输出。但令我惊讶的是，输出仅在查看器窗格中生成，而不是在应用程序中生成。下面是我的代码的一小部分。 library("shiny") library("sjPlot") ui <- shinyUI(fluidPage(

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的PostgreSQL怎么行转换为colums

我有一个这样的表在我的Postgres BD： CREATE TABLE foo(id,type,date,value) AS SELECT * FROM (VALUES (11::smallint,'A','2016-06-06 19:00:00'::timestamp,81), (11,'A','2016-06-06 20:00:00',70), (11,'A

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在Python中使用并绘制交叉表数据框的结果

我想要做一些应该非常简单的事情 - 从一些数据创建交叉表，然后操纵/绘制结果。看看下面的代码： import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata- book/master/ch08/tips.csv", sep=',') df_out=df