在 Pandas 中執行 T 檢驗
Preet Sanghavi
2022年5月16日
本教程將討論如何在 Pandas 中找到 T 檢驗值。
在 Pandas 中執行 T 檢驗的步驟
以下是在 Pandas 中執行 T 檢驗的步驟。
匯入相關庫
我們必須從 scipy.stats 匯入 Pandas 庫和 ttest_ind 才能開始。
import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind
建立一個 Pandas DataFrame
讓我們建立一個示例 DataFrame 來對同一 DataFrame 執行 T 檢驗操作。
data = {
"Category": [
"type2",
"type1",
"type2",
"type1",
"type2",
"type1",
"type2",
"type1",
"type1",
"type1",
"type2",
],
"values": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 5, 1],
}
df = pd.DataFrame(data)
我們建立了一個 DataFrame，其中包含一個包含兩種類別的類別列，併為每個類別例項分配了一個值。
讓我們在下面檢視我們的 DataFrame。
print(df)
輸出：
Category values
0 type2 1
1 type1 2
2 type2 3
3 type1 1
4 type2 2
5 type1 3
6 type2 1
7 type1 2
8 type1 3
9 type1 5
10 type2 1
我們現在將使用以下程式碼為這兩種類別型別建立一個單獨的 DataFrame。此步驟有助於 T 檢驗查詢過程。
type1 = my_data[my_data["Category"] == "type1"]
type2 = my_data[my_data["Category"] == "type2"]
在 Pandas 中獲取 T 檢驗值
我們現在將找到 T 檢驗結果並使用 ttest_ind() 函式將它們儲存在一個變數中。我們通過以下方式使用此功能。
res = ttest_ind(type1["values"], type2["values"])
在上面的程式碼中，我們將 DataFrame 作為引數傳遞給函式，我們得到了 T 檢驗結果，包括一個具有 t 統計量和 p 值的元組。
現在讓我們列印 res 變數以檢視結果。
print(res)
輸出：
Ttest_indResult(statistic=1.4927289925706944, pvalue=0.16970867501294376)
在上面的輸出中，我們找到了具有 t 統計量和 p 值的 T 檢驗值。因此，我們可以通過上述方法成功找到 Pandas 中的 T 檢驗值。
作者： Preet Sanghavi
