python-3.x - 多行的 P 值正态检验

Question

我得到了以下简单的代码来计算数组的正态性：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("directory\file.xlsx")
import numpy as np
x=df.iloc[:,1:].values.flatten()
import scipy.stats as stats
from scipy.stats import normaltest 
stats.normaltest(x,axis=None)

这很好地给了我一个 p 值和一个统计数据。我现在唯一想要的是：

使用此p值和统计信息在文件中添加 2 列，如果我有多行，请为所有行执行此操作（计算每行的 p 值和统计信息，并在其中添加 2 列与这些值）。

有人可以帮忙吗？

标签： python-3.xpandasstatistics

Answer 1

如果要按行计算normaltest，则不应将flatten数据放入x并使用axis=1，例如

df = pd.DataFrame(np.random.random(105).reshape(5,21)) # to generate data
# calculate normaltest row-wise without the first column like you
df['stat'] ,df['p'] = stats.normaltest(df.iloc[:,1:],axis=1)

然后df包含两列“stat”和“p”，其中包含您正在寻找 IIUC 的值。

注意：要能够执行normaltest，您至少需要 8 个值（根据我的经验），因此您至少需要 8 列，df.iloc[:,1:]否则会引发错误。甚至，每行有 20 多个值会更好。