用Python写出一个假设检验，验证每周的周几对销售的影响。你可以获得每周中每天交易的频数，总金额以及金额均值

假设检验：

假设每周中不同的周几对销售没有影响，即销售额在周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日是等同的。我们要进行假设检验来验证这个假设是否成立。

假设检验步骤：

1. 收集数据：获得每周中每天交易的频数，总金额以及金额均值。
2. 建立假设：假设销售额在周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日是等同的，即销售额不受周几的影响。
3. 设定显著性水平：假设我们设定显著性水平为0.05。
4. 计算统计量：我们可以使用单因素方差分析（ANOVA）来计算统计量。将每个周几的销售额作为一个组，计算组间方差和组内方差，然后计算F值。
5. 计算p值：根据计算出的F值和自由度，查找F分布表，得到p值。
6. 判断结论：如果p值小于设定的显著性水平，则拒绝原假设，即销售额受周几的影响；如果p值大于设定的显著性水平，则接受原假设，即销售额不受周几的影响。

Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import f_oneway

# 假设每周中不同的周几对销售没有影响
# 读取数据
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 构建数据组
group1 = data[data['weekday'] == 'Monday']['amount']
group2 = data[data['weekday'] == 'Tuesday']['amount']
group3 = data[data['weekday'] == 'Wednesday']['amount']
group4 = data[data['weekday'] == 'Thursday']['amount']
group5 = data[data['weekday'] == 'Friday']['amount']
group6 = data[data['weekday'] == 'Saturday']['amount']
group7 = data[data['weekday'] == 'Sunday']['amount']

# 进行单因素方差分析
f, p = f_oneway(group1, group2, group3, group4, group5, group6, group7)

# 输出p值
print("p值为：", p)
if p < 0.05:
    print("拒绝原假设，即销售额受周几的影响")
else:
    print("接受原假设，即销售额不受周几的影响")

注：在代码中，我们使用了scipy库中的f_oneway()函数来进行单因素方差分析。该函数接受多个数据组作为输入，并返回F值和p值。如果p值小于设定的显著性水平（0.05），则拒绝原假设，即销售额受周几的影响。否则，接受原假设，即销售额不受周几的影响。