Question

我有一个二维列表文件（名称-'hcl_file'）。为清楚起见，该文件的缩写版本。垂直观测，水平实验编号：

ID type First Second Third

gerg    I   0.02695 0    0.00135      0.31312

11P     I   0.02695 0    0.00135      0.31312

112HP   II  0.02695 0    0.00135      0.31312

1454HP  II  0.02695 0    0.00135      0.31312

11544H  III 0.02695 0    0.00135      0.31312

657BF   III 0.02695 0    0.00135      0.31312

785DS   III 0.02695 0    0.00135      0.31312

我是编程新手。您能告诉我如何计算出I，II，III型之间差异的显着性，然后进行BH（Bennamini和Hochbberg）调整吗？为避免误解，让我澄清一下，我们正在对不同的组（I，II，III）进行实验，并找到它们的p值，然后对需要调整p值以进行多次比较的其他数据重复此操作。我很难周期性地执行此操作，请告知进一步运动的方向。我的脚本：

对于hcl_file中的行：

     substrings = (len(line))

而j <子字符串：

k1 = []         # list of values in I-st group 

k2 = []         II

k3 = []         III

for line in hcl_file:

        if line[1] == 'I':

                v1 = float(line[j])

                k1.append(v1)

        elif line[1] == 'II':

                v2 = float(line[j])

                k2.append(v2)

        elif line[1] == 'III':

                v3 = float(line[j])

                k3.append(v3)



import pandas

from scipy.stats import mannwhitneyu

print(mannwhitneyu(k1, k2))

j += 1

Answer 1

如果您要使用熊猫，也可以使用熊猫加载数据。

import pandas
from scipy.stats import mannwhitneyu
hcl_data = pandas.read_table(hcl_file, sep="\t")

print(mannwhitneyu(hcl_data.loc[hcl_data['type'] == "II"], hcl_data.loc[hcl_data['type'] == "III"]))

我不确定您要测试哪些列，因此我无法更具体地说明。在将数据传递给scipy之前，您可能需要先将其弄平。

python中的p值调整Mann-Whitney U检验

1 个答案: