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mann_whitney_u_test_fl()

  • [アーティクル]

関数mann_whitney_u_test_fl()は、Mann-Whitney U テストを実行する UDF (ユーザー定義関数)。

前提条件

構文

T | mann_whitney_u_test_fl(data1, data2, test_statistic,p_value [, use_continuity ])

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

件名 タイプ Required 説明
data1 string ✔️ テストに使用する最初のデータ セットを含む列の名前。
data2 string ✔️ テストに使用する 2 番目のデータ セットを含む列の名前。
test_statistic string ✔️ 結果の検定統計量値を格納する列の名前。
p_value string ✔️ 結果の p 値を格納する列の名前。
use_continuity bool 継続性の修正 (1/2) が適用されるかどうかを判断します。 既定値は true です。

関数定義

関数を定義するには、次のようにコードをクエリ定義関数として埋め込むか、データベースに格納された関数として作成します。

次の let ステートメントを使用して関数を定義。 権限は必要ありません。

重要

let ステートメント単独では実行できません。 その後に 表形式の式ステートメントが続く必要があります。 mann_whitney_u_test_fl()の動作例を実行するには、Exampleを参照してください。

let mann_whitney_u_test_fl = (tbl:(*), data1:string, data2:string, test_statistic:string, p_value:string, use_continuity:bool=true)
{
    let kwargs = bag_pack('data1', data1, 'data2', data2, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value, 'use_continuity', use_continuity);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        data1 = kargs["data1"]
        data2 = kargs["data2"]
        test_statistic = kargs["test_statistic"]
        p_value = kargs["p_value"]
        use_continuity = kargs["use_continuity"]
        def func(row):
            statistics = stats.mannwhitneyu(row[data1], row[data2], use_continuity=use_continuity)
            return statistics[0], statistics[1]
        result = df
        result[[test_statistic, p_value]]  = df.apply(func, axis=1, result_type = "expand")
        ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your query to use the function here.

例

次の例では、 invoke 演算子 を使用して関数を実行します。

クエリ定義関数を使用するには、埋め込み関数定義の後に呼び出します。

let mann_whitney_u_test_fl = (tbl:(*), data1:string, data2:string, test_statistic:string, p_value:string, use_continuity:bool=true)
{
    let kwargs = bag_pack('data1', data1, 'data2', data2, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value, 'use_continuity', use_continuity);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        data1 = kargs["data1"]
        data2 = kargs["data2"]
        test_statistic = kargs["test_statistic"]
        p_value = kargs["p_value"]
        use_continuity = kargs["use_continuity"]
        def func(row):
            statistics = stats.mannwhitneyu(row[data1], row[data2], use_continuity=use_continuity)
            return statistics[0], statistics[1]
        result = df
        result[[test_statistic, p_value]]  = df.apply(func, axis=1, result_type = "expand")
        ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
datatable(id:string, sample1:dynamic, sample2:dynamic) [
'Test #1', dynamic([23.64, 20.57, 20.42]), dynamic([27.1, 22.12, 33.56]),
'Test #2', dynamic([20.85, 21.89, 23.41]), dynamic([35.09, 30.02, 26.52]),
'Test #3', dynamic([20.13, 20.5, 21.7, 22.02]), dynamic([32.2, 32.79, 33.9, 34.22])
]
| extend test_stat= 0.0, p_val = 0.0
| invoke mann_whitney_u_test_fl('sample1', 'sample2', 'test_stat', 'p_val')

出力

ID sample1 sample2 test_stat p_val
テスト #1 [23.64, 20.57, 20.42] [27.1, 22.12, 33.56] 1 0.095215131912761986
テスト #2 [20.85, 21.89, 23.41] [35.09, 30.02, 26.52] 0 0.04042779918502612
テスト #3 [20.13, 20.5, 21.7, 22.02] [32.2, 32.79, 33.9, 34.22] 0 0.015191410988288745

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