理解 scipy 在插入两列数据框而不是一列时的 shapiro 行为

Question

我有类似这样的数据框：

codes=[1,3,1,3,1,3,1,3,1,3,1,3,1,3,1,3]
values=[702,713,701,721,705,715,703,712,706,710,702,715,698,718,704]
df = pd.DataFrame(list(zip(codes, values)),
               columns =['code', 'val'])

>>>

   code val
0   1   702
1   3   713
2   1   701
3   3   721
4   1   705
5   3   715
6   1   703
7   3   712
8   1   706
9   3   710
10  1   702
11  3   715
12  1   698
13  3   718
14  1   704

我想检查第 1 组和第 3 组的值之间是否存在显着差异。为此，我使用 scipy 的 shapiro 检验来检查数据是否呈正态分布。

我在我的原始代码中做了一些我认为是错误的事情：

shapiro1=stats.shapiro(df[df['code'] == 1]
>>>
ShapiroResult(statistic=0.6468859314918518, pvalue=4.644487489713356e-05)

shapiro3=stats.shapiro(df[df['code'] == 3]
>>>
ShapiroResult(statistic=0.6508359909057617, pvalue=0.00011963312863372266)

如您所见，我通过代码而不是值来过滤数据框，因此我插入了具有一个代码值和两列的数据框。

然后我做了一些我认为可以修复的事情：

stats.shapiro(df[df['code'] == 3]['val'])
>>>
ShapiroResult(statistic=0.967737078666687, pvalue=0.8816877007484436)

那么它不是正态分布的。

当我打印插入到 shapiro 的部分时：

df[df['code'] == 3]

我有两列数据框，它检查什么？ “代码”分布？它们的一些组合？

我的问题在这里：
当我将 df 插入到 shapiro 测试的两列时，它会检查什么？

编辑：我已经能够添加更多列并运行对它们进行夏皮罗测试（仅使用随机数）

Answer 1

来自source on github, the first thing that happens on calling stats.shapiro() is that the input is passed to numpy.ravel()。此 returns 视图（如果可能）或数据的副本，作为扁平的、连续的一维数组。

基本上，它将所有列放入一个又大又长的桶中，然后继续计算 Shapiro-Wilk 检验。

理解 scipy 在插入两列数据框而不是一列时的 shapiro 行为

Understand scipy's shapiro behavior when inserting two columns dataframe instead of one

python

normal-distribution

scipy

unspecified-behavior