Moh*_* ah 2 python feature-extraction scipy anova pandas
我有一个 df,从这个 df 我想传递 Anova 测试的参数。但问题是 df 值是动态的。如何将参数传递给scipy.stats.f_oneway这个。
例如:
num cat
0 164 type1
1 172 type1
2 168 type1
3 177 type1
4 156 type1
5 195 type1
6 178 type2
7 191 type2
8 197 type2
9 182 type2
10 185 type2
11 177 type2
12 175 type3
13 193 type3
14 178 type3
15 171 type3
16 163 type3
17 176 type3
18 155 type4
19 166 type4
20 149 type4
21 164 type4
22 170 type4
23 168 type4
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我必须传递如下值,
t1 = [164, 172, 168, 177, 156, 195]
t2 = [178, 191, 197, 182, 185, 177]
t3 = [175, 193, 178, 171, 163, 176]
t4 = [155, 166, 149, 164, 170, 168]
F, p = stats.f_oneway(t1,t2,t3,t4)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在上述方法中,我必须将每种类型的值存储到单独的变量中。但我想避免这种情况。因为我的价值观是动态的。例如,上面的示例 df 只有 4 种类型,这里这 4 种是动态的,它在运行时可以是任何东西。
到目前为止,我可以使用下面的方法将值放入列表中。
result = df.groupby(1)[0].apply(list).values.tolist()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但我不知道如何将这个值传递给scipy.stats.f_oneway.
请给出解决这个问题的好方法。
使用*了拆包列表:
result = df.groupby('cat')['num'].apply(list)
print (result)
cat
type1 [164, 172, 168, 177, 156, 195]
type2 [178, 191, 197, 182, 185, 177]
type3 [175, 193, 178, 171, 163, 176]
type4 [155, 166, 149, 164, 170, 168]
Name: num, dtype: object
F, p = scipy.stats.f_oneway(*result)
print (F)
5.406342913776015
print (p)
0.0068759477547351
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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