t 测试 groupby pandas 之后的多列答案

【问题标题】：t test for multiple columns after groupby pandast 测试 groupby pandas 之后的多列
【发布时间】：2020-03-04 13:19:09
【问题描述】：

我想计算和测试 pandas 中两组不同的多列的平均值，我可以计算出计算部分，但测试部分到目前为止还没有好的解决方案。下面是一个玩具样品和我想要的结果。

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 2)), columns=['col_1','col_2'])
df['group'] = ['A']*50 + ['B']*50

df.groupby('group').agg({"col_1":"mean","col_2":"mean"})

       col_1  col_2
group              
A      52.26  56.58
B      53.04  49.18

我想拥有什么：

       col_1  t_col_1  col_2 t_col_2
group              
A      52.26  4.3***   56.58 0.8
B      53.04  4.3***   49.18 0.8

其中t_col_1是A组和B组col_1的均值差的t个统计量，即t.test(df.loc[df['group'].isin(['B'])][col_1], df.loc[df['group'].isin(['A'])][col_1])。星星不是必需的，但如果它们能在那里就很棒了。

关于如何做到这一点的任何建议？

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/13404468/t-test-in-pandas
是否应该对整个人群进行t检验，即之前 groupby？
A groupby.agg 在这里不会很好，因为它将 DataFrame 划分为单独的组，然后对每个组进行计算。两个样本 t 检验要求您将多个组发送到函数中，尽管我猜 groupby 至少会为您分隔每个组。

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

您可以遍历列并按您的组执行 t 检验：

import pandas as pd
import scipy.stats as stats

tstats = {}
ix_a = df['group'] == 'A'
for x in df:
    if x != 'group':
        tstats['t_' + x] = stats.ttest_ind(df[x][ix_a], df[x][~ix_a])[0]

df.groupby('group').mean().assign(**tstats)

结果：

       col_1  col_2  t_col_1   t_col_2
group                                 
A      56.24  46.84  0.85443 -0.281279
B      51.24  48.42  0.85443 -0.281279

【讨论】：