Pandas检查两个值是否在统计上不同
我有一个pandas数据框，其中包含一些“男性”值和一些“女性”值。我想计算两个性别值的百分比是否显着不同，并说明这些比率的置信区间。下面是示例代码：
data={}
data['gender']=['male','female','female','male','female','female','male','female','male']
data['values']=[10,2,13,4,11,8,14,19,2]
df_new=pd.DataFrame(data)
df_new.head() # make a simple data frame
gender values
0 male 10
1 female 2
2 female 13
3 male 4
4 female 11
df_male=df_new.loc[df_new['gender']=='male']
df_female=df_new.loc[df_new['gender']=='female'] # separate male and female
# calculate percentages
male_percentage=sum(df_male['values'].values)\*00/sum(df_new['values'].values)
female_percentage=sum(df_female['values'].values)\*00/sum(df_new['values'].values)
# want to tell whether both percentages are statistically different or not and what are their confidence interval rates
print(male_percentage)
print(female_percentage)
任何帮助都感激不尽。谢谢！
问题来源：stackoverflow
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使用t检验。在这种情况下，请使用两次t检验，这意味着您正在比较两个样本的值/平均值。
我正在采用另一种假设；A！= B 我通过测试原假设A = B来做到这一点。这是通过计算ap值来实现的。当p降到称为alpha的临界值以下时，我将拒绝原假设。alpha的标准值为0.05。低于5％的概率，样品将产生与观察值相似的模式
提取样本，在这种情况下为“值”列表
A=df[df['gender']=='male']['values'].values.tolist() B=df[df['gender']=='female']['values'].values.tolist()使用scipy库，执行t -test
from scipy import stats t_check=stats.ttest_ind(A,B) t_check alpha=0.05 if(t_check[1]<alpha): print('A different from B')回答来源：stackoverflow
2020-03-23 20:15:11赞同 展开评论
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