这小节的题目看起来还挺晦涩的，crosstab 是 pandas 的一个函数，作用还蛮强大的，一起来看一下吧～～～
    首先还是先引入一个例子文件:

    2. import pandas as pd
    3. df = pd.read_excel('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/13_crosstab/survey.xls')
    4. df

    输出:

    Crosstab 交叉列表取值 - 图1
    好，下面看一下 crosstab 的功力:

    1. pd.crosstab(df.Nationality, df.Handedness)

    输出:

    Crosstab 交叉列表取值 - 图2
    crosstab 第一个参数是列，第二个参数是行。还可以添加第三个参数:

    1. pd.crosstab(df.Sex, df.Handedness, margins = True)

    输出:

    Crosstab 交叉列表取值 - 图3
    同时，行和列都可以是复合的:

    1. pd.crosstab(df.Sex, [df.Handedness, df.Nationality], margins = True)

    输出:

    Crosstab 交叉列表取值 - 图4

    1. pd.crosstab([df.Nationality, df.Sex], df.Handedness, margins = True)

    输出:

    Crosstab 交叉列表取值 - 图5
    ok, 上面介绍了 crosstab () 函数最基本的功能，其实它还可以通过很多参数的配置实现不同的功能。这里分享一个小技巧，把光标点到 crosstab 单词上，按下 shift + tab 键，就可以弹出对这个函数的详情 (如果没反应，就把那个单元格的代码运行一下，再试) 主要是参数的使用说明，发现真的还有好多参数啊，下面再选两个讲一下:

    求百分比:

    1. pd.crosstab(df.Sex, df.Handedness, normalize='index')

    输出:

    Crosstab 交叉列表取值 - 图6
    求指定列的平均值:

    1. import numpy as np
    2. pd.crosstab(df.Sex, df.Handedness, values=df.Age, aggfunc=np.average)

    输出:

    Crosstab 交叉列表取值 - 图7

    最后一个参数看起来有点多，有点复杂，那也是因为我们刚开始接触 crosstab 函数，所以可以结合上面介绍的方法，打开函数说明，对照着里面的参数用法，多看几遍 就懂了.