# python计算方差代码_方差分析python实现

[En]

In the meantime, let’s import the data first.

[En]

The nonparametric test can be carried out when the analysis of variance satisfies, independence, normality and homogeneity of variance, although it does not satisfy the homogeneity of variance. Let’s start to deal with the data.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df = {‘baseline’:list(np.random.normal(10, 5, 10)),

‘treat1’:list(np.random.normal(15, 5, 10)),

‘treat2’:list(np.random.normal(20, 5, 10)),

‘treat3’:list(np.random.normal(30, 5, 10)),

‘treat4’:list(np.random.normal(31, 5, 10))}

data = pd.DataFrame(df)

[En]

Let’s see what the randomly generated data looks like.

[En]

Take a look at descriptive statistics

[En]

In order to facilitate the calculation, we put all the data into a column and draw a box line diagram to have a look.

import seaborn as sns

data_melt = data.melt()

data_melt.columns = [‘Treat’, ‘value’]

sns.boxplot(x = ‘Treat’, y = ‘value’, data = data_melt)

[En]

Since we want to make the results more obvious when we generate random numbers, it is easy to see that the difference is still obvious from this diagram.

# 方差分析

from statsmodels.formula.api import ols

from statsmodels.stats.anova import anova_lm

from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd

model = ols(‘value ~C(Treat)’, data = data_melt).fit()

anova_table = anova_lm(model, type = 2)

pd.DataFrame(anova_table)

# 进行事后比较分析

print(pairwise_tukeyhsd(data_melt[‘value’], data_melt[‘Treat’]))

[En]

The results obtained from the analysis of variance are as follows:

[En]

Then we make multiple comparisons and analyze afterwards:

group1以及group2表示的是因子的不同水平，然后分析他们两个组是否有显著性差异，最后面的reject表示是否拒绝原假设，True表示的是拒绝原假设，说明两组均值有显著性差异

[En]

First, let’s import the data and take a look at the distribution.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from statsmodels.formula.api import ols

from statsmodels.stats.anova import anova_lm

from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd

data = pd.DataFrame(data)

[En]

By convention, let’s take a look at the descriptive statistics of the data

sns.boxplot(x = ‘group’, y = ‘value’, data = data)

sns.boxplot(x = ‘people’, y = ‘value’, data = data)

model = ols(‘value ~C(group) + C(people) + C(group):C(people)’, data = data).fit()

anova_table = anova_lm(model, type = 2)

pd.DataFrame(anova_table)

[En]

Here we get the test of the difference of the mean value at different levels of each factor.

[En]

There is also the interaction between the two factors.

[En]

Next, we will conduct further multiple tests.

print(pairwise_tukeyhsd(data[‘value’], data[‘people’]))

print(pairwise_tukeyhsd(data[‘value’], data[‘group’]))

Original: https://blog.csdn.net/weixin_42129300/article/details/113677222
Author: 中国制造网黄晨
Title: python计算方差代码_方差分析python实现

## Title: pandas 不要编号 加一行_在pandas.DataFrame中添加一行

@ Nasser的答案示例：

import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame(columns=[‘lib’, ‘qty1’, ‘qty2’]) >>> for i in range(5): >>> df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)] >>> >>> print(df) lib qty1 qty2 0 0 0 -1 1 -1 -1 1 2 1 -1 1 3 0 0 0 4 1 -1 -1 [5 rows x 3 columns]

rows_list = [] for row in input_rows: dict1 = {} # get input row in dictionary format # key = col_name dict1.update(blah..) rows_list.append(dict1) df = pd.DataFrame(rows_list)

[En]

If you know the number of entries in advance, you should pre-allocate space by providing an index (obtaining data examples from different answers):

import pandas as pd import numpy as np # we know we’re gonna have 5 rows of data numberOfRows = 5 # create dataframe df = pd.DataFrame(index=np.arange(0, numberOfRows), columns=(‘lib’, ‘qty1’, ‘qty2’) ) # now fill it up row by row for x in np.arange(0, numberOfRows): #loc or iloc both work here since the index is natural numbers df.loc[x] = [np.random.randint(-1,1) for n in range(3)] In[23]: df Out[23]: lib qty1 qty2 0 -1 -1 -1 1 0 0 0 2 -1 0 -1 3 0 -1 0 4 -1 0 0

In[30]: %timeit tryThis() # function wrapper for this answer In[31]: %timeit tryOther() # function wrapper without index (see, for example, @fred) 1000 loops, best of 3: 1.23 ms per loop 100 loops, best of 3: 2.31 ms per loop

[En]

And, as you can see from the comments, the speed difference of 6000 has become even greater:

In [1]: se = pd.Series([1,2,3]) In [2]: se Out[2]: 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 In [3]: se[5] = 5. In [4]: se Out[4]: 0 1.0 1 2.0 2 3.0 5 5.0 dtype: float64

In [1]: dfi = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2), …..: columns=[‘A’,’B’]) …..: In [2]: dfi Out[2]: AB 0 0 1 1 2 3 2 4 5 In [3]: dfi.loc[:,’C’] = dfi.loc[:,’A’] In [4]: dfi Out[4]: ABC 0 0 1 0 1 2 3 2 2 4 5 4 In [5]: dfi.loc[3] = 5 In [6]: dfi Out[6]: ABC 0 0 1 0 1 2 3 2 2 4 5 4 3 5 5 5

mycolumns = [‘A’, ‘B’] df = pd.DataFrame(columns=mycolumns) rows = [[1,2],[3,4],[5,6]] for row in rows: df.loc[len(df)] = row

f = pandas.DataFrame(data = {‘Animal’:[‘cow’,’horse’], ‘Color’:[‘blue’, ‘red’]}) >>> f Animal Color 0 cow blue 1 horse red >>> f.append({‘Animal’:’mouse’, ‘Color’:’black’}, ignore_index=True) Animal Color 0 cow blue 1 horse red 2 mouse black

import pandas as pd BaseData = pd.DataFrame({ ‘Customer’ : [‘Acme’,’Mega’,’Acme’,’Acme’,’Mega’,’Acme’], ‘Territory’ : [‘West’,’East’,’South’,’West’,’East’,’South’], ‘Product’ : [‘Econ’,’Luxe’,’Econ’,’Std’,’Std’,’Econ’]}) BaseData columns = [‘Customer’,’Num Unique Products’, ‘List Unique Products’] rows_list=[] for name, group in BaseData.groupby(‘Customer’): RecordtoAdd={} #initialise an empty dict RecordtoAdd.update({‘Customer’ : name}) # RecordtoAdd.update({‘Num Unique Products’ : len(pd.unique(group[‘Product’]))}) RecordtoAdd.update({‘List Unique Products’ : pd.unique(group[‘Product’])}) rows_list.append(RecordtoAdd) AnalysedData = pd.DataFrame(rows_list) print(‘Base Data : \n’,BaseData,’\n\n Analysed Data : \n’,AnalysedData)

res = pd.DataFrame(columns=(‘lib’, ‘qty1’, ‘qty2’)) res = res.append([{‘qty1’:10.0}], ignore_index=True) print(res.head()) lib qty1 qty2 0 NaN 10.0 NaN

new_record = pd.DataFrame([[0,’abcd’,0,1,123]],columns=[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’]) old_data_frame = pd.concat([old_data_frame,new_record])

# add a row def add_row(df, row): colnames = list(df.columns) ncol = len(colnames) assert ncol == len(row), “Length of row must be the same as width of DataFrame: %s” % row return df.append(pd.DataFrame([row], columns=colnames))

import pandas as pd t1=pd.DataFrame() for i in range(len(the number of rows)): #add rows as columns t1[i]=list(rows) t1=t1.transpose() t1.columns=list(columns)

import pandas as pd res = pd.DataFrame(columns=(‘lib’, ‘qty1’, ‘qty2’)) for i in range(5): res_list = list(map(int, input().split())) res = res.append(pd.Series(res_list,index=[‘lib’,’qty1′,’qty2′]), ignore_index=True)

import pandas as pd rows = [] columns = [‘i’,’double’,’square’] for i in range(6): row = [i, i2, ii] rows.append(row) df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

0 0 0 0

1 1 2 1

2 2 4 4

3 3 6 9

4 4 8 16

5 5 10 25

df = pd.DataFrame(columns=[‘timeMS’, ‘accelX’, ‘accelY’, ‘accelZ’, ‘gyroX’, ‘gyroY’, ‘gyroZ’]) df.loc[0 if math.isnan(df.index.max()) else df.index.max() + 1] = [x for x in range(7)]

Original: https://blog.csdn.net/weixin_31880471/article/details/114906503
Author: 拐个王子回古墓
Title: pandas 不要编号 加一行_在pandas.DataFrame中添加一行

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