normality_test_fl()
함수 normality_test_fl()
는 표준성 테스트를 수행하는 UDF(사용자 정의 함수)입니다.
사전 요구 사항
- 클러스터에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.
- 데이터베이스에서 Python 플러그 인 을 사용하도록 설정해야 합니다. 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.
Syntax
T | invoke normality_test_fl(
데이터,
,
test_statisticp_value)
구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.
매개 변수
이름 | 형식 | 필수 | Description |
---|---|---|---|
data | string |
✔️ | 테스트에 사용할 데이터가 포함된 열의 이름입니다. |
test_statistic | string |
✔️ | 결과에 대한 테스트 통계 값을 저장할 열의 이름입니다. |
p_value | string |
✔️ | 결과에 대한 p-value를 저장할 열의 이름입니다. |
함수 정의
코드를 쿼리 정의 함수로 포함하거나 다음과 같이 데이터베이스에 저장된 함수로 만들어 함수를 정의할 수 있습니다.
다음 let 문을 사용하여 함수를 정의합니다. 사용 권한이 필요 없습니다.
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.
예제
다음 예제에서는 invoke 연산자를 사용하여 함수를 실행합니다.
쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 다음에 호출합니다.
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')
출력
id | sample1 | test_stat | p_val |
---|---|---|---|
테스트 #1 | [23.64, 20.57, 20.42, 27.1, 22.12, 33.56, 23.64, 20.57] | 7.4881873153941036 | 0.023657060728893706 |
테스트 #2 | [20.85, 21.89, 23.41, 35.09, 30.02, 26.52, 20.85, 21.89] | 3.29982750330276 | 0.19206647332255408 |
테스트 #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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