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。

相关问题

val survived_df = df2.filter(col("Survived") === 1) val pclass_survived_count = survived_df.groupBy("Pclass").count() val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); pclass_survived_percent.show() 中sum("count").over()用其他方式替换

如果您想使用其他方式替换 `sum("count").over()`，可以考虑使用 `groupBy` 和 `join` 操作将每个组的 count 数量总和计算出来。具体做法如下：

import org.apache.spark.sql.functions.{sum, col}

val total_count = survived_df.select(sum(col("count")).as("total_count")).collect()(0)(0).asInstanceOf[Long]
val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.join(broadcast(lit(total_count)).as("total_count")).withColumn("percent", format_number(col("count") / col("total_count") * 100, 5))

这里，我们首先使用 `select` 和 `collect` 操作计算出 survived_df 中所有行的 count 数量总和。然后，使用 `join` 操作将每个组的 count 数量总和与 `pclass_survived_count` DataFrame 进行连接，并将连接结果存储在 `pclass_survived_percent` DataFrame 中。最后，使用 `format_number` 函数将每个组的百分比保留小数点后 5 位，并存储在新的列 "percent" 中。

需要注意的是，这种做法的优点是不需要使用窗口函数，因此性能可能会更好。但是缺点是需要进行额外的 `groupBy` 和 `join` 操作，可能会导致代码复杂度和维护成本的增加。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行选择。

Survived_Pclass = train['Pclass'].groupby(train['Survived'])

这段代码对训练数据集 `train` 中的 `Pclass` 和 `Survived` 两列进行分组，然后返回一个 `GroupBy` 对象 `Survived_Pclass`。具体来说，它首先使用 `train['Survived']` 选取 `Survived` 列，然后将数据按照其中的取值进行分组，即将生还乘客和遇难乘客分为两组。接着，使用 `.groupby(train['Survived'])` 将 `Pclass` 列按照这两组分别进行分组，即分别计算生还乘客和遇难乘客在不同船舱等级中的人数。

这个 `GroupBy` 对象可以用来计算不同组别之间的统计量，比如均值、中位数、标准差等等，也可以对不同组别进行可视化。