用 Python的 pandas和map函数和reduce函数分块检验大文本数据正态分布的几种方法

检验大文本数据正态分布的几种方法：

1. Shapiro-Wilk 正态性检验
Shapiro-Wilk 正态性检验是一种常用的正态性检验方法，适用于样本容量较小的情况。在 Python 中，可以使用 `scipy.stats.shapiro()` 函数进行计算。

2. Kolmogorov-Smirnov 正态性检验
Kolmogorov-Smirnov 正态性检验是一种基于累积分布函数的正态性检验方法，适用于样本容量较大的情况。在 Python 中，可以使用 `scipy.stats.kstest()` 函数进行计算。

3. Anderson-Darling 正态性检验
Anderson-Darling 正态性检验是一种基于统计量的正态性检验方法，适用于样本容量较大的情况。在 Python 中，可以使用 `scipy.stats.anderson()` 函数进行计算。

下面是使用 pandas 和 map 函数和 reduce 函数进行分块检验大文本数据正态分布的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import shapiro, kstest, anderson
from functools import reduce

# 读取大文本数据
data = pd.read_csv('data.csv', chunksize=1000)

# 定义正态性检验函数
def normal_test(chunk):
    s1 = shapiro(chunk)
    s2 = kstest(chunk, 'norm')
    s3 = anderson(chunk, 'norm')
    return pd.Series([s1.statistic, s1.pvalue, s2.statistic, s2.pvalue, s3.statistic, s3.critical_values[2]])

# 对每个数据块进行正态性检验
results = map(normal_test, data)

# 将检验结果合并成一个 DataFrame
results_df = pd.DataFrame(list(results), columns=['Shapiro-Wilk Statistic', 'Shapiro-Wilk P-Value', 'Kolmogorov-Smirnov Statistic', 'Kolmogorov-Smirnov P-Value', 'Anderson-Darling Statistic', 'Anderson-Darling Critical Value'])

# 计算所有数据块的平均检验结果
average_results = reduce(lambda x, y: x + y, results_df) / len(results_df)

# 输出平均检验结果
print(average_results)

上述代码中，首先使用 `pandas` 库的 `read_csv()` 函数读取大文本数据，并将其分块处理，每个数据块的大小为 1000。然后定义了一个 `normal_test()` 函数，用于对每个数据块进行正态性检验，并返回一个包含检验结果的 `pandas.Series` 对象。接下来使用 `map()` 函数将 `normal_test()` 函数应用到每个数据块上，得到一个包含检验结果的列表。然后将列表转换成一个 `pandas.DataFrame` 对象，并计算所有数据块的平均检验结果，最后输出平均检验结果。