normality_test_fl()
関数normality_test_fl()
は、正規性テストを実行する UDF (ユーザー定義関数) です。
前提条件
- クラスターで Python プラグインを有効にする必要があります。 これは、 関数で使用されるインライン Python に必要です。
- データベースで Python プラグイン を有効にする必要があります。 これは、 関数で使用されるインライン Python に必要です。
構文
T | invoke normality_test_fl(
data,
test_statistic,
p_value)
構文規則について詳しく知る。
パラメーター
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
data | string |
✔️ | テストに使用するデータを含む列の名前。 |
test_statistic | string |
✔️ | 結果のテスト統計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。 |
関数の定義
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ている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します。 権限は必要ありません。
重要
let ステートメントは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を記述する必要があります。 の動作例を実行するには、「例normality_test_fl()
」を参照してください。
let normality_test_fl = (tbl:(*), data:string, test_statistic:string, p_value:string)
{
let kwargs = bag_pack('data', data, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value);
let code = ```if 1:
from scipy import stats
data = kargs["data"]
test_statistic = kargs["test_statistic"]
p_value = kargs["p_value"]
def func(row):
statistics = stats.normaltest(row[data])
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それを呼び出します。
let normality_test_fl = (tbl:(*), data:string, test_statistic:string, p_value:string)
{
let kwargs = bag_pack('data', data, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value);
let code = ```if 1:
from scipy import stats
data = kargs["data"]
test_statistic = kargs["test_statistic"]
p_value = kargs["p_value"]
def func(row):
statistics = stats.normaltest(row[data])
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) [
'Test #1', dynamic([23.64, 20.57, 20.42, 27.1, 22.12, 33.56, 23.64, 20.57]),
'Test #2', dynamic([20.85, 21.89, 23.41, 35.09, 30.02, 26.52, 20.85, 21.89]),
'Test #3', dynamic([20.13, 20.5, 21.7, 22.02, 32.2, 32.79, 33.9, 34.22, 20.13, 20.5])
]
| extend test_stat= 0.0, p_val = 0.0
| invoke normality_test_fl('sample1', 'test_stat', 'p_val')
出力
id | sample1 | test_stat | p_val |
---|---|---|---|
テスト #1 | [23.64, 20.57, 20.42, 27.1, 22.12, 33.56, 23.64, 20.57] | 7.4881873153941036 | 0.023657060728893706 |
テスト #2 | [20.85, 21.89, 23.41, 35.09, 30.02, 26.52, 20.85, 21.89] | 3.29982750330276 | 0.19206647332255408 |
テスト #3 | [20.13, 20.5, 21.7, 22.02, 32.2, 32.79, 33.9, 34.22, 20.13, 20.5] | 6.9868433851364324 | 0.030396685911910585 |
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