使用 Pandas 和 SciPy 進行多列 T 檢驗

本文介绍了如何使用 Pandas 和 SciPy 库对 Pandas DataFrame 中的多个列同时进行 t 检验。通过示例代码，详细展示了如何针对特定分组进行 t 检验，并提供了将方法推广到更多分组的解决方案。此外，还提醒了在进行多重比较时需要注意的问题，以及如何处理多重检验问题。

使用 Pandas 和 SciPy 进行多列 T 检验

T 检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。在数据分析中，我们经常需要对 DataFrame 中的多个列进行 t 检验，以评估不同类别变量对数值型变量的影响。本文将介绍如何使用 Pandas 和 SciPy 库高效地实现这一目标。

单个 T 检验

首先，我们创建一个示例 DataFrame：

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind

data = {'Product': ['laptop', 'printer','printer','printer','laptop','printer','laptop','laptop','printer','printer'],
        'Purchase_cost': [120.09, 150.45, 300.12, 450.11, 200.55,175.89,124.12,113.12,143.33,375.65],
        'Warranty_years':[3,2,2,1,4,1,2,3,1,2],
        'service_cost': [5,5,10,4,7,10,4,6,12,3]

        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

假设我们想比较 Product 为 'laptop' 和 'printer' 的两组数据在 Purchase_cost 上的差异。我们可以使用以下代码：

#define samples
group1 = df[df['Product']=='laptop']
group2 = df[df['Product']=='printer']

#perform independent two sample t-test
ttest_ind(group1['Purchase_cost'], group2['Purchase_cost'])

这段代码首先根据 Product 列的值将 DataFrame 分为两组，然后使用 scipy.stats.ttest_ind 函数对两组数据的 Purchase_cost 列进行独立样本 t 检验。

同时对多列进行 T 检验

如果我们需要同时对多个列（例如 Purchase_cost、Warranty_years 和 service_cost）进行 t 检验，可以使用以下代码：

cols = df.columns.difference(['Product'])
# or with an explicit list
# cols = ['Purchase_cost', 'Warranty_years', 'service_cost']

group1 = df[df['Product']=='laptop']
group2 = df[df['Product']=='printer']
out = pd.DataFrame(ttest_ind(group1[cols], group2[cols]),
                   columns=cols, index=['statistic', 'pvalue'])

print(out)

这段代码首先获取需要进行 t 检验的列名列表 cols，然后将 DataFrame 分为两组。关键在于，ttest_ind 函数可以直接处理 2D 输入，即同时对多列数据进行 t 检验。最后，将结果存储在一个新的 DataFrame out 中，方便查看和分析。

另一种实现方式是使用字典推导式：

out = pd.DataFrame({c: ttest_ind(group1[c], group2[c]) for c in cols},
                    index=['statistic', 'pvalue'])

这种方式更加简洁，但可读性可能稍差。

推广到更多分组

如果 DataFrame 中包含更多不同的 Product 值，并且我们希望比较所有可能的组合，可以使用 itertools.combinations 函数：

from itertools import combinations

cols = df.columns.difference(['Product'])

g = df.groupby('Product')[cols]

out = pd.concat({(a,b): pd.DataFrame(ttest_ind(g.get_group(a), g.get_group(b)),
                                     columns=cols, index=['statistic', 'pvalue'])
                 for a, b in combinations(df['Product'].unique(), 2)
                }, names=['product1', 'product2'])

print(out)

这段代码首先使用 groupby 函数按照 Product 列对 DataFrame 进行分组，然后使用 itertools.combinations 函数生成所有可能的组合。对于每一种组合，我们都进行 t 检验，并将结果存储在一个新的 DataFrame out 中。

注意事项

在进行多重比较时，需要注意多重检验问题。由于我们进行了多次 t 检验，因此出现假阳性的概率会增加。为了解决这个问题，可以采用一些多重检验校正方法，例如 Bonferroni 校正或 Benjamini-Hochberg 校正。这些校正方法可以调整 p 值，以控制假阳性率。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 和 SciPy 库对 Pandas DataFrame 中的多个列同时进行 t 检验。通过示例代码，详细展示了如何针对特定分组进行 t 检验，并提供了将方法推广到更多分组的解决方案。此外，还提醒了在进行多重比较时需要注意的问题。掌握这些技巧可以帮助我们更高效地进行数据分析。

以上是使用 Pandas 和 SciPy 進行多列 T 檢驗的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！