如何使用 Pandas 对多个列执行 T 检验

霞舞
发布: 2025-08-19 16:44:16
原创
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如何使用 pandas 对多个列执行 t 检验

本文介绍了如何使用 Pandas 和 SciPy 库对 DataFrame 中的多个列同时执行独立样本 T 检验。通过示例代码演示了如何针对特定分组进行 T 检验,以及如何将该方法推广到更多分组情况,并提供了处理多重比较问题的建议。

对 Pandas DataFrame 的多个列执行 T 检验

在数据分析中,T 检验是一种常用的统计方法,用于比较两组样本均值是否存在显著差异。 当需要对 Pandas DataFrame 中的多个列进行 T 检验时,可以利用 SciPy 库的 ttest_ind 函数结合 Pandas 的数据处理能力来实现。

示例:对特定分组执行 T 检验

假设我们有一个包含产品类型(Product)、购买成本(Purchase_cost)、保修年限(Warranty_years)和服务成本(service_cost)的 DataFrame。 我们希望比较不同产品类型(例如 laptop 和 printer)在购买成本、保修年限和服务成本上的差异。

首先,导入必要的库并创建 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)
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接下来,选择需要进行 T 检验的列,并将数据按产品类型分组:

cols = df.columns.difference(['Product'])
# 或者,显式指定需要进行 T 检验的列
# cols = ['Purchase_cost', 'Warranty_years', 'service_cost']

group1 = df[df['Product']=='laptop']
group2 = df[df['Product']=='printer']
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然后,使用 ttest_ind 函数对每个列执行 T 检验,并将结果存储在 DataFrame 中:

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

print(out)
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输出结果包含每个列的 T 统计量和 p 值。

推广:对多个分组执行 T 检验

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如果 DataFrame 中包含多个产品类型,并且需要比较所有可能的类型组合,可以使用 itertools.combinations 函数来生成所有组合,并对每个组合执行 T 检验。

首先,导入 itertools 库:

from itertools import combinations
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然后,对 DataFrame 进行分组,并使用字典推导式对每个组合执行 T 检验:

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)
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输出结果包含每个产品类型组合的 T 统计量和 p 值。

注意事项

当进行多个 T 检验时,需要注意多重比较问题。 由于每次 T 检验都有一定的概率产生假阳性结果,当进行多次 T 检验时,出现至少一次假阳性结果的概率会显著增加。 为了控制多重比较问题,可以使用 Bonferroni 校正、FDR 校正等方法来调整 p 值。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 和 SciPy 库对 DataFrame 中的多个列同时执行独立样本 T 检验。 通过示例代码演示了如何针对特定分组进行 T 检验,以及如何将该方法推广到更多分组情况。 在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的 T 检验方法,并注意多重比较问题。

以上就是如何使用 Pandas 对多个列执行 T 检验的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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