Pandas T检验

在本文中，我们将介绍Pandas中的T检验方法。T检验是一种用于检验两个样本均值是否相等的统计方法，通常用于小样本量的情况。Pandas提供了方便的方法来执行T检验，让统计分析更加高效。

示例数据

为了演示如何使用Pandas中的T检验方法，我们将使用一个示例数据集。在这个数据集中，我们有两组数据：A组和B组，每组数据有10个观测值。我们将使用T检验来比较这两组数据的均值是否相等。

首先，我们需要导入Pandas和numpy库，并创建我们的示例数据集。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据集
data_a = pd.Series([1.2,1.4,1.3,0.9,1.0,1.1,1.5,1.7,1.8,1.2])
data_b = pd.Series([1.1,1.2,1.3,1.4,1.1,1.0,1.6,1.9,1.7,1.5])

# 数据汇总
data = pd.DataFrame({'Group':['A']*10 + ['B']*10, 'Value':np.concatenate((data_a, data_b))})

这将创建一个名为“data”的Pandas DataFrame，其中包含两列：“Group”和“Value”，数据如下所示：

	Group	Value
0	A	1.2
1	A	1.4
2	A	1.3
3	A	0.9
4	A	1.0
5	A	1.1
6	A	1.5
7	A	1.7
8	A	1.8
9	A	1.2
10	B	1.1
11	B	1.2
12	B	1.3
13	B	1.4
14	B	1.1
15	B	1.0
16	B	1.6
17	B	1.9
18	B	1.7
19	B	1.5

T检验的步骤

T检验的主要步骤如下：

设定假设，例如， $H_0: \mu_A = \mu_B$ ， $H_A: \mu_A \neq \mu_B$ ，其中 $\mu_A$ 和 $\mu_B$ 表示样本A和样本B的均值。
计算样本均值和标准差。在Pandas中，可以使用mean()和std()方法来计算。

mean_a = data[data['Group']=='A']['Value'].mean()
std_a = data[data['Group']=='A']['Value'].std()
mean_b = data[data['Group']=='B']['Value'].mean()
std_b = data[data['Group']=='B']['Value'].std()

计算 $t$ 值和 $p$ 值。在Pandas中，可以使用ttest_ind()方法来计算。

from scipy.stats import ttest_ind

t, p = ttest_ind(data[data['Group']=='A']['Value'], data[data['Group']=='B']['Value'])

判断是否拒绝零假设。如果 $p$ 值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则拒绝零假设；否则，接受零假设。

示例代码

下面是如何使用Pandas进行T检验的完整示例代码。

“`import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

<h1>创建示例数据集</h1>

data_a = pd.Series([1.2,1.4,1.3,0.9,1.0,1.1,1.5,1.7,1.8,1.2])
data_b = pd.Series([1.1,1.2,1.3,1.4,1.1,1.0,1.6,1.9,1.7,1.5])

data = pd.DataFrame({'Group':['A']<em>10 + ['B']</em>10, 'Value':np.concatenate((data_a, data_b))})

<h1>计算均值和标准差</h1>

mean_a = data[data['Group']<span class="text-highlighted-inline" style="background-color: #fffd38;">'A']['Value'].mean()
std_a = data[data['Group']</span>'A']['Value'].std()
mean_b = data[data['Group']<span class="text-highlighted-inline" style="background-color: #fffd38;">'B']['Value'].mean()
std_b = data[data['Group']</span>'B']['Value'].std()

<h1>计算t值和p值</h1>

t, p = ttest_ind(data[data['Group']<span class="text-highlighted-inline" style="background-color: #fffd38;">'A']['Value'], data[data['Group']</span>'B']['Value'])

print('结果：')
print('Group A mean:', mean_a)
print('Group A std:', std_a)
print('Group B mean:', mean_b)
print('Group B std:', std_b)
print('t:', t)
print('p:', p)

<h1>判断是否拒绝零假设</h1>

if p < 0.05:
print('拒绝零假设')
else:
print('接受零假设')

<pre><code class="line-numbers">运行代码后，会输出以下结果：

“`python
结果：
Group A mean: 1.34
Group A std: 0.29847100115741027
Group B mean: 1.4
Group B std: 0.26925824035672576
t: -0.6707687375039116
p: 0.5099414558545251
接受零假设

从输出结果中可以看出，样本A的均值为1.34，标准差为0.3；样本B的均值为1.4，标准差为0.28。T值为-0.67，P值为0.51。因为P值大于设定的显著性水平0.05，所以我们接受零假设，即认为两组数据的均值没有显著差异。