在Pandas中可以使用pd.crosstab()函数来计算混淆矩阵。假设有两个Series true_labels和predicted_labels，分别代表真实标签和预测标签，可以使用如下代码计算混淆矩阵：
confusion_matrix = pd.crosstab(true_labels, predicted_labels, rownames=['True'], colnames=['Predicted'])
print(confusion_matrix)
其中，true_labels和predicted_labels是两个Series，rownames和colnames参数可以用来指定混淆矩阵的行和列的名称。
另外，也可以使用sklearn库中的confusion_matrix函数来计算混淆矩阵，具体使用方法可以参考sklearn官方文档。
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