我的数据集如下
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
我想创建矢量
a = [0, 3, 6]
b = [1, 4, 7]
c = [2, 5, 8]
用于Kruskal-Wallis H-test python
stats.kruskal(a, b, c)
或类似于R(数字〜组)
答案 0 :(得分:4)
我不熟悉Kruskal-Wallis测试的任何特殊要求,但您可以通过以下方式将它们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,您可以通过明确调用groupednumbers['a']
等或通过列表来获取您的向量:
args = groupednumbers.values()
......或者如果您需要订单:
args = [groupednumbers[grp] for grp in sorted(df['group'].unique())]
然后致电
stats.kruskal(*args)
或者如果您需要实际列表,可以list(df['numbers'][...].values
。)