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Python Pingouin數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)探索

更新時(shí)間：2024年01月10日 10:54:31 作者：濤哥聊Python

Pingouin庫(kù)基于pandas、scipy和statsmodels,為用戶(hù)提供了執(zhí)行常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)分析的功能,它支持各種統(tǒng)計(jì)方法和假設(shè)檢驗(yàn),例如 t-tests、ANOVA、correlation analysis 等,本文通過(guò)一些示例代碼,以更全面地了解如何使用Pingouin庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,

安裝Pingouin庫(kù)

首先，確保已安裝Pingouin庫(kù)：

!pip install pingouin

示例1：獨(dú)立樣本t-檢驗(yàn)

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(dú)立樣本t-檢驗(yàn)
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(dú)立樣本t-檢驗(yàn)。首先，創(chuàng)建包含兩個(gè)組的示例數(shù)據(jù)集。然后使用ttest()函數(shù)進(jìn)行獨(dú)立樣本t-檢驗(yàn)，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(gè)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(jì)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(gè)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(gè)包含兩個(gè)變量的示例數(shù)據(jù)集，并使用correlation()函數(shù)計(jì)算了這兩個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)包含兩個(gè)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(duì)樣本t-檢驗(yàn)

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(duì)樣本t-檢驗(yàn)
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(duì)樣本t-檢驗(yàn)的示例。創(chuàng)建包含兩列（前后兩次觀(guān)測(cè)）的示例數(shù)據(jù)集，并使用ttest()函數(shù)進(jìn)行配對(duì)樣本t-檢驗(yàn)，指定數(shù)據(jù)、因變量和配對(duì)變量，并打印結(jié)果。

線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)性回歸。創(chuàng)建包含兩個(gè)變量的示例數(shù)據(jù)集，并使用linear_regression()函數(shù)執(zhí)行線(xiàn)性回歸分析，計(jì)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(gè)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(gè)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(gè)包含多個(gè)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(gè)分組變量以及detailed=True以獲取更詳細(xì)的分析結(jié)果。

Pingouin庫(kù)還有更多功能，如非參數(shù)檢驗(yàn)、協(xié)方差分析等。這些功能為用戶(hù)提供了豐富的統(tǒng)計(jì)分析工具，有助于深入了解數(shù)據(jù)和進(jìn)行科學(xué)實(shí)驗(yàn)分析。

以上就是Python Pingouin數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(jì)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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