python - 为 Kruskal-Wallis H-test python 创建向量

Question

我有如下数据集

df = pd.DataFrame({'numbers':range(9), 'group':['a', 'b', 'c']*3})

 group numbers
0   a   0
1   b   1
2   c   2
3   a   3
4   b   4
5   c   5
6   a   6
7   b   7
8   c   8

我想创建向量

a = [0, 3, 6]
b = [1, 4, 7]
c = [2, 5, 8]

Kruskal-Wallis H-test python

stats.kruskal(a, b, c)

或者可能像 R 中的模拟(数字 ~ 组)

Answer 1

我不熟悉 Kruskal-Wallis 检验的任何特殊要求，但您可以通过将这些分组数组放入字典中来访问这些分组数组:

groupednumbers = {}
for grp in df['group'].unique(): 
    groupednumbers[grp] = df['numbers'][df['group']==grp].values

print(groupednumbers)
*** {'c': array([2, 5, 8]), 'b': array([1, 4, 7]), 'a': array([0, 3, 6])}

也就是说，您可以通过显式调用 groupednumbers['a'] 等或通过列表来获取向量:

args = groupednumbers.values()

... 或者如果您在订单中需要它们:

args = [groupednumbers[grp] for grp in sorted(df['group'].unique())]

然后调用

stats.kruskal(*args)

或者如果您需要实际列表，您可以执行 list(df['numbers'][...].values.)