null_ratio = null_counts.apply(lambda x: 1-x / len(null_counts_group))怎么变成百分数

您可以在 lambda 表达式中将计算结果乘以 100，然后在字符串格式化时添加百分号，以将其转换为百分数。以下是一个示例代码：

null_ratio = null_counts.apply(lambda x: (1-x / len(null_counts_group)) * 100)
percent_null_ratio = null_ratio.apply(lambda x: "{:.2f}%".format(x))

print(percent_null_ratio)

在上面的代码中，我们首先将计算结果乘以 100，然后使用 lambda 表达式将每个值格式化为带有两位小数的百分数字符串。最终输出结果为每个列的空值比例的百分数字符串列表。

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survived = data[data['survived'] == 1]['sex'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['sex'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived, not_survived, equal_var=False) print('survived ratio by sex:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by sex:') print(not_survived_ratio) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) survived ratio by sex: 0 0.681287 1 0.318713 Name: sex, dtype: float64 Not survived ratio by sex: 1 0.852459 0 0.147541 Name: sex, dtype: float64 t-statistic: -18.134562886672246 p-value: 1.243793777062186e-58

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同性别在生还和未生还中的比例，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同性别的比例，t_stat 和 p_val 分别表示 t 统计量和 p 值。t 统计量用于衡量两个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个例子中，p 值非常小，接近于 0，说明两个样本之间的差异非常显著，即性别在生还和未生还中具有很大的影响。

survived = data[data['survived'] == 1]['pclass'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['pclass'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用ANOVA分析验证多个样本之间的差异 f_stat, p_val = stats.f_oneway(survived, not_survived) # 输出结果 print('Survived ratio by Pclass:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by Pclass:') print(not_survived_ratio) print('f-statistic:', f_stat) print('p-value:', p_val) Survived ratio by Pclass: 0 0.397661 2 0.347953 1 0.254386 Name: pclass, dtype: float64 Not survived ratio by Pclass: 2 0.677596 1 0.176685 0 0.145719 Name: pclass, dtype: float64 f-statistic: 115.03127218827665 p-value: 2.5370473879805644e-25

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同船舱等级在生还和未生还中的比例，并使用 ANOVA 分析验证多个样本之间的差异。其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同船舱等级的比例，f_stat 和 p_val 分别表示 F 统计量和 p 值。F 统计量用于衡量多个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个例子中，p 值非常小，接近于 0，说明不同船舱等级在生还和未生还中具有很大的差异性，即船舱等级在生还和未生还中具有很大的影响。