请写一个python批量进行秩和检验的代码,程序要能够处理缺失值

时间: 2023-09-23 08:05:34 浏览: 94
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python 缺失值处理的方法(Imputation)

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### 回答1: import numpy as np from scipy.stats import rankdatadef rank_sum_test(data): '''Performs rank sum test of two sets of data :param data: array-like with two columns :return: statistic, p-value ''' A, B = data[:, 0], data[:, 1] A_filled = np.where(np.isnan(A), np.nanmean(A), A) B_filled = np.where(np.isnan(B), np.nanmean(B), B) A_ranked, B_ranked = rankdata(A_filled), rankdata(B_filled) stat, pval = stats.mannwhitneyu(A_ranked, B_ranked) return stat, pval ### 回答2: 可以使用Scipy库中的ranksums函数来进行秩和检验,同时使用Pandas库来处理缺失值。 首先,我们需要导入所需的库: ```python import pandas as pd from scipy.stats import ranksums ``` 接下来,我们可以定义一个函数来进行批量秩和检验: ```python def batch_ranksums(data): results = [] for col in data.columns: group_1 = data[col].dropna() group_2 = data[data.columns.difference([col])].dropna() stat, p_value = ranksums(group_1, group_2) results.append((col, stat, p_value)) return pd.DataFrame(results, columns=["Variable", "Statistic", "P-value"]) ``` 以上代码中,我们首先创建一个空的results列表,用于存储每个变量的秩和检验的结果。然后,我们使用一个循环来遍历数据集中的每一列。对于每一列,我们需要将存在缺失值的组和其他组分开,分别进行秩和检验。 在每次循环中,我们使用dropna()函数来删除含有缺失值的行。对于第一组,我们直接使用data[col].dropna()即可。对于第二组,我们使用data[data.columns.difference([col])].dropna(),这样我们就能得到除了当前列之外的其他列的数据。然后,我们使用ranksums函数来计算秩和检验的统计量和p值,并将结果存储在results列表中。 最后,我们将结果以DataFrame的形式返回。 调用以上函数时,只需要将包含数据的DataFrame作为参数传入即可: ```python data = pd.read_csv("data.csv") # 替换成实际的数据集文件名 result = batch_ranksums(data) print(result) ``` 上述代码中,我们假设数据存储在名为"data.csv"的文件中,并将结果打印出来。 ### 回答3: 下面是一个示例代码,用于批量进行秩和检验,并处理缺失值。 ```python import pandas as pd import scipy.stats as stats def rank_sum_test(data1, data2): # 处理缺失值 data1_valid = data1.dropna() data2_valid = data2.dropna() # 进行秩和检验 statistic, pvalue = stats.ranksums(data1_valid, data2_valid) return statistic, pvalue # 示例数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 遍历数据的每一列 for col1 in data.columns: for col2 in data.columns: if col1 != col2: # 提取两列数据 data1 = data[col1] data2 = data[col2] # 进行秩和检验 statistic, pvalue = rank_sum_test(data1, data2) # 打印结果 print(f'对比:{col1} 和 {col2}') print(f'秩和检验统计量:{statistic}') print(f'p值:{pvalue}') print('----------------------------------') ``` 需要注意的是,这段代码假设数据保存在名为"data.csv"的文件中,并且数据中可能存在缺失值。代码使用`pandas`库读取数据,并使用`scipy.stats`库中的`ranksums`函数进行秩和检验。 代码通过遍历数据的每一列来进行两两检验。在检验之前,代码会先删除存在缺失值的数据点。然后,使用`rank_sum_test`函数执行秩和检验,并返回检验的统计量和p值。最后,代码打印出结果,包括对比的两列数据名称、秩和检验统计量和p值。
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