python计算数据集显著性 P 值并绘图

计算数据集的显著性P值可以使用Python的统计分析库scipy中的ttest_ind函数。这个函数可以计算两个样本之间的t检验，并返回P值。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以从文件中读取两个样本的数据，并将其存储在两个不同的DataFrame中：

df1 = pd.read_csv('sample1.csv')
df2 = pd.read_csv('sample2.csv')

然后，我们可以使用ttest_ind函数计算两个样本之间的t检验，从而得到P值：

t, p = ttest_ind(df1['values'], df2['values'])

其中，df1['values']和df2['values']是两个DataFrame中存储的数值数据。

最后，我们可以使用Matplotlib绘制一个直方图来可视化两个样本之间的差异：

plt.hist(df1['values'], alpha=0.5, label='Sample 1')
plt.hist(df2['values'], alpha=0.5, label='Sample 2')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

这样，我们就可以计算数据集的显著性P值并绘制直方图来可视化两个样本之间的差异了。