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对数据帧中的多个组运行pearson相关性测试

要对数据帧中的多个组运行Pearson相关性测试,你可以按照以下步骤操作:

  1. 导入所需的库:
代码语言:javascript
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import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
  1. 创建一个示例数据帧:
代码语言:javascript
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data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'X': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Y': [2, 4, 6, 8, 10, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个函数来计算每组的Pearson相关性:
代码语言:javascript
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def calculate_pearson_correlation(group_df):
    correlation, p_value = pearsonr(group_df['X'], group_df['Y'])
    return correlation, p_value
  1. 使用groupby方法按组对数据帧进行分组,并应用上面定义的函数:
代码语言:javascript
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grouped = df.groupby('Group').apply(lambda x: calculate_pear彰son_correlation(x[['X', 'Y']]))
  1. 查看结果:
代码语言:javascript
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print(grouped)

这将输出每组的Pearson相关性和p值:

代码语言:javascript
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Group
A    (1.0, 0.0)
B    (1.0, 0.0)
dtype: object

这个示例中,我们有两个组(A和B),每个组都有X和Y两个变量。我们计算了每组的Pearson相关性,并得到了相关系数和p值。

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