Python Pingouin数据统计分析技术探索
作者:涛哥聊Python
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(10, 30)) }) # 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) + [5, 9, 3, 6, 8, 4, 7, 2, 1, 0] }) # 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(10, 30)), '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': [5, 7, 3, 6, 2], 'After': [8, 9, 6, 10, 5] }) # 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) + [5, 9, 3, 6, 8, 4, 7, 2, 1, 0] }) # 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(10, 30)), '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。
以上就是Python Pingouin数据统计分析技术探索的详细内容,更多关于Python Pingouin数据统计的资料请关注脚本之家其它相关文章!