欢迎来到我的个人博客,有Python技术,自媒体,创业,APP开发问题随时讨论交流

掌握Python Pingouin:数据统计新利器解析!

Python sitin 5个月前 (11-20) 107次浏览 已收录 0个评论
掌握Python Pingouin:数据统计新利器解析!

Pingouin库基于pandas、scipy和statsmodels,为用户提供了执行常见统计分析的功能。它支持各种统计方法和假设检验,例如 t-tests、ANOVA、correlation analysis 等。让我们看一些示例代码,以更全面地了解如何使用Pingouin库进行统计分析。

安装Pingouin库

首先,确保已安装Pingouin库:

!pip install pingouin

示例1:独立样本t-检验

import pandas as pd
from pingouin import ttest

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A'] * 20 + ['B'] * 20,
    'Values': list(range(20)) + list(range(1030))
})

# 执行独立样本t-检验
ttest_result = ttest(data=data, dv='Values', between='Group')
print(ttest_result)

以上示例演示了如何使用Pingouin进行独立样本t-检验。首先,创建包含两个组的示例数据集。然后使用ttest()函数进行独立样本t-检验,指定数据、因变量和分组变量,并打印结果。

示例2:相关性分析

from pingouin import correlation

# 创建包含两个变量的示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'X': range(20),
    'Y': range(20) + [5936847210]
})

# 计算Pearson相关系数和显著性
corr = correlation(data=data, x='X', y='Y', method='pearson')
print(corr)

这个示例展示了如何使用Pingouin执行Pearson相关性分析。创建一个包含两个变量的示例数据集,并使用correlation()函数计算了这两个变量之间的Pearson相关系数以及相关性的显著性。

示例3:双因素方差分析(ANOVA)

from pingouin import anova

# 创建包含两个因素的示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A'] * 20 + ['B'] * 20,
    'Values': list(range(20)) + list(range(1030)),
    'Category': ['X'] * 10 + ['Y'] * 10 + ['X'] * 10 + ['Y'] * 10
})

# 执行双因素ANOVA
anova_result = anova(data=data, dv='Values', between='Group', detailed=True)
print(anova_result)

这个示例展示了如何使用Pingouin执行双因素方差分析(ANOVA)。创建一个包含两个因素的示例数据集,并使用anova()函数执行双因素ANOVA。指定数据、因变量、分组变量以及detailed=True以获取更详细的分析结果。

配对样本t-检验

from pingouin import ttest

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Before': [57362],
    'After': [896105]
})

# 执行配对样本t-检验
paired_ttest_result = ttest(data=data, dv='Before', within='After', paired=True)
print(paired_ttest_result)

以上是如何使用Pingouin执行配对样本t-检验的示例。创建包含两列(前后两次观测)的示例数据集,并使用ttest()函数进行配对样本t-检验,指定数据、因变量和配对变量,并打印结果。

线性回归

from pingouin import linear_regression

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'X': range(20),
    'Y': range(20) + [5936847210]
})

# 执行线性回归
regression_result = linear_regression(data=data, x='X', y='Y')
print(regression_result)

上述代码展示了如何使用Pingouin进行线性回归。创建包含两个变量的示例数据集,并使用linear_regression()函数执行线性回归分析,计算回归系数、显著性等,并打印结果。

多因素方差分析(ANOVA)

from pingouin import anova

# 创建包含多个因素的示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A'] * 20 + ['B'] * 20,
    'Values': list(range(20)) + list(range(1030)),
    'Category': ['X'] * 10 + ['Y'] * 10 + ['X'] * 10 + ['Y'] * 10,
    'Color': ['Red'] * 20 + ['Blue'] * 20
})

# 执行多因素ANOVA
multifactor_anova_result = anova(data=data, dv='Values', between=['Group''Color'], detailed=True)
print(multifactor_anova_result)

这个示例展示了如何使用Pingouin进行多因素方差分析(ANOVA)。创建一个包含多个因素的示例数据集,并使用anova()函数执行多因素ANOVA。在此例中,指定了数据、因变量、多个分组变量以及detailed=True以获取更详细的分析结果。

Pingouin库还有更多功能,如非参数检验、协方差分析等。这些功能为用户提供了丰富的统计分析工具,有助于深入了解数据和进行科学实验分析。

喜欢 (0)
发表我的评论
取消评论
表情 贴图 加粗 删除线 居中 斜体 签到

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址