python分组进行正态性检验

在Python中，如果你想要对数据集进行分组并检查每个组内的变量是否满足正态分布，可以使用`scipy.stats`库中的`kstest()`函数结合Pandas的`groupby()`功能。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 假设你有一个包含两列的DataFrame，其中一列是分类变量（Group），另一列是数值变量（Data）
data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 对'Data'列按'Group'列进行分组
grouped_data = data.groupby('Group')['Data']

# 定义一个函数来进行正态性检验，这里我们使用Kolmogorov-Smirnov检验 (KS test)
def normality_test(group_series):
    _, p_value = stats.kstest(group_series, 'norm')
    return group_series.name, p_value

# 应用函数到每个组，获取组名和p-value
results = grouped_data.apply(normality_test)

# 结果是一个DataFrame，包含了每组的名称和对应的p-value，通常如果p > 0.05，则认为数据接近正态分布
print(results)

在这个例子中，对于每个组，`kstest()`会计算其观测数据是否符合正态分布的显著性水平。如果p值大于0.05，一般认为数据是正态的。