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
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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