Python Pingouin數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)探索
安裝Pingouin庫
首先,確保已安裝Pingouin庫:
!pip install pingouin
示例1:獨立樣本t-檢驗
import pandas as pd from pingouin import ttest # 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)集 data = pd.DataFrame({ 'Group': ['A'] * 20 + ['B'] * 20, 'Values': list(range(20)) + list(range(10, 30)) }) # 執(zhí)行獨立樣本t-檢驗 ttest_result = ttest(data=data, dv='Values', between='Group') print(ttest_result)
以上示例演示了如何使用Pingouin進(jìn)行獨立樣本t-檢驗。首先,創(chuàng)建包含兩個組的示例數(shù)據(jù)集。然后使用ttest()
函數(shù)進(jìn)行獨立樣本t-檢驗,指定數(shù)據(jù)、因變量和分組變量,并打印結(jié)果。
示例2:相關(guān)性分析
from pingouin import correlation # 創(chuàng)建包含兩個變量的示例數(shù)據(jù)集 data = pd.DataFrame({ 'X': range(20), 'Y': range(20) + [5, 9, 3, 6, 8, 4, 7, 2, 1, 0] }) # 計算Pearson相關(guān)系數(shù)和顯著性 corr = correlation(data=data, x='X', y='Y', method='pearson') print(corr)
這個示例展示了如何使用Pingouin執(zhí)行Pearson相關(guān)性分析。創(chuàng)建一個包含兩個變量的示例數(shù)據(jù)集,并使用correlation()
函數(shù)計算了這兩個變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)以及相關(guān)性的顯著性。
示例3:雙因素方差分析(ANOVA)
from pingouin import anova # 創(chuàng)建包含兩個因素的示例數(shù)據(jù)集 data = pd.DataFrame({ 'Group': ['A'] * 20 + ['B'] * 20, 'Values': list(range(20)) + list(range(10, 30)), 'Category': ['X'] * 10 + ['Y'] * 10 + ['X'] * 10 + ['Y'] * 10 }) # 執(zhí)行雙因素ANOVA anova_result = anova(data=data, dv='Values', between='Group', detailed=True) print(anova_result)
這個示例展示了如何使用Pingouin執(zhí)行雙因素方差分析(ANOVA)。創(chuàng)建一個包含兩個因素的示例數(shù)據(jù)集,并使用anova()
函數(shù)執(zhí)行雙因素ANOVA。指定數(shù)據(jù)、因變量、分組變量以及detailed=True
以獲取更詳細(xì)的分析結(jié)果。
配對樣本t-檢驗
from pingouin import ttest # 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)集 data = pd.DataFrame({ 'Before': [5, 7, 3, 6, 2], 'After': [8, 9, 6, 10, 5] }) # 執(zhí)行配對樣本t-檢驗 paired_ttest_result = ttest(data=data, dv='Before', within='After', paired=True) print(paired_ttest_result)
以上是如何使用Pingouin執(zhí)行配對樣本t-檢驗的示例。創(chuàng)建包含兩列(前后兩次觀測)的示例數(shù)據(jù)集,并使用ttest()
函數(shù)進(jìn)行配對樣本t-檢驗,指定數(shù)據(jù)、因變量和配對變量,并打印結(jié)果。
線性回歸
from pingouin import linear_regression # 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)集 data = pd.DataFrame({ 'X': range(20), 'Y': range(20) + [5, 9, 3, 6, 8, 4, 7, 2, 1, 0] }) # 執(zhí)行線性回歸 regression_result = linear_regression(data=data, x='X', y='Y') print(regression_result)
上述代碼展示了如何使用Pingouin進(jìn)行線性回歸。創(chuàng)建包含兩個變量的示例數(shù)據(jù)集,并使用linear_regression()
函數(shù)執(zhí)行線性回歸分析,計算回歸系數(shù)、顯著性等,并打印結(jié)果。
多因素方差分析(ANOVA)
from pingouin import anova # 創(chuàng)建包含多個因素的示例數(shù)據(jù)集 data = pd.DataFrame({ 'Group': ['A'] * 20 + ['B'] * 20, 'Values': list(range(20)) + list(range(10, 30)), 'Category': ['X'] * 10 + ['Y'] * 10 + ['X'] * 10 + ['Y'] * 10, 'Color': ['Red'] * 20 + ['Blue'] * 20 }) # 執(zhí)行多因素ANOVA multifactor_anova_result = anova(data=data, dv='Values', between=['Group', 'Color'], detailed=True) print(multifactor_anova_result)
這個示例展示了如何使用Pingouin進(jìn)行多因素方差分析(ANOVA)。創(chuàng)建一個包含多個因素的示例數(shù)據(jù)集,并使用anova()
函數(shù)執(zhí)行多因素ANOVA。在此例中,指定了數(shù)據(jù)、因變量、多個分組變量以及detailed=True
以獲取更詳細(xì)的分析結(jié)果。
Pingouin庫還有更多功能,如非參數(shù)檢驗、協(xié)方差分析等。這些功能為用戶提供了豐富的統(tǒng)計分析工具,有助于深入了解數(shù)據(jù)和進(jìn)行科學(xué)實驗分析。
以上就是Python Pingouin數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)探索的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python Pingouin數(shù)據(jù)統(tǒng)計的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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