根据数据框变量创建单独的组
Creating separate groups based on dataframe variable
我从 pandas 数据帧中获取了 2 个具有 +100 值的变量，现在看起来像这样：
var1
var2
0.66
是
0.034
没有
0.422
是
0.934
没有
0.66
是
0.04
是
我正在尝试对这些进行曼惠特尼 U 检验，独立组为：
Group1 = "if var1 = "yes" | Group 2 = if var1 = "no"
我不确定如何让这些组适合 Mann whitney U 框架？
from scipy.stats import mannwhitneyu
U1, p = mannwhitneyu(group1, group2, method="exact")
一次，groupby var2 并展开两个数组：
from scipy.stats import mannwhitneyu
U1, p = mannwhitneyu(*df.groupby('var2')['var1'].apply(list))
U1, p
输出：(4.0, 0.4071687463160714)
其他选项：
from scipy.stats import mannwhitneyu
U1, p = mannwhitneyu(df.query('var2 == "yes"')['var1'], df.query('var2 == "no"')['var1'])
U1, p
注意。 method="exact" 参数对我不起作用，即使手动分配组
我从 pandas 数据帧中获取了 2 个具有 +100 值的变量，现在看起来像这样：
| var1 | var2 |
|---|---|
| 0.66 | 是 |
| 0.034 | 没有 |
| 0.422 | 是 |
| 0.934 | 没有 |
| 0.66 | 是 |
| 0.04 | 是 |
我正在尝试对这些进行曼惠特尼 U 检验，独立组为：
Group1 = "if var1 = "yes" | Group 2 = if var1 = "no"
我不确定如何让这些组适合 Mann whitney U 框架？
from scipy.stats import mannwhitneyu
U1, p = mannwhitneyu(group1, group2, method="exact")
一次，groupby var2 并展开两个数组：
from scipy.stats import mannwhitneyu
U1, p = mannwhitneyu(*df.groupby('var2')['var1'].apply(list))
U1, p
输出：(4.0, 0.4071687463160714)
其他选项：
from scipy.stats import mannwhitneyu
U1, p = mannwhitneyu(df.query('var2 == "yes"')['var1'], df.query('var2 == "no"')['var1'])
U1, p
注意。 method="exact" 参数对我不起作用，即使手动分配组