Usamos pd.crosstab con aggfunc='mean' para obtener el ingreso promedio por combinación de Sexo y Color, renombrando filas y columnas con diccionarios para que la tabla sea legible. Es una forma directa de comparar diferencias de ingreso entre grupos.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Espero que estés disfrutando del curso de Estadística con Python. Parece que estás explorando el análisis bivariado utilizando pd.crosstab, lo cual es una excelente manera de entender las relaciones entre dos variables categóricas.
Para aclarar un poco más tu duda, al usar pd.crosstab con aggfunc='mean', estás calculando el ingreso promedio para cada combinación de las categorías de Sexo y Color. Esto te permite observar cómo varía el ingreso promedio entre diferentes grupos, lo cual puede ser muy útil para identificar patrones o desigualdades.
Por ejemplo, si tienes un conjunto de datos donde Sexo puede ser "Hombre" o "Mujer", y Color puede ser "Blanco", "Negro", "Asiático", etc., la tabla resultante te mostrará el ingreso promedio para cada combinación, como "Hombre-Blanco", "Mujer-Negro", etc. Esto puede ayudarte a responder preguntas como: "¿Los hombres de un cierto grupo étnico ganan más en promedio que las mujeres del mismo grupo?"
Recuerda que puedes personalizar aún más tu análisis cambiando la función de agregación a sum, count, o cualquier otra que se ajuste a tus necesidades analíticas. Y al renombrar las filas y columnas con diccionarios, haces que la tabla sea más legible y fácil de interpretar.
Espero que esta explicación te haya sido útil y que continúes explorando las diferentes posibilidades que ofrece pd.crosstab. ¡Bons estudios!