mann_whitney_u_test_fl()

Область применения: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

mann_whitney_u_test_fl() Функция — это определяемая пользователем функция, которая выполняет тест Mann-Whitney U Test.

Необходимые компоненты

• Подключаемый модуль Python должен быть включен в базе данных. Это необходимо для встроенного Python, используемого в функции.

Синтаксис

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

Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.

Параметры

Имя (название)	Type	Обязательно	Описание
data1	string	✔️	Имя столбца, содержащего первый набор данных, используемый для теста.
data2	string	✔️	Имя столбца, содержащего второй набор данных, который будет использоваться для теста.
test_statistic	string	✔️	Имя столбца для хранения тестового статистических значений для результатов.
p_value	string	✔️	Имя столбца для хранения p-value для результатов.
use_continuity	bool		Определяет, применяется ли исправление непрерывности (1/2). По умолчанию — true.

Определение функции

Вы можете определить функцию, внедрив код как определяемую запросом функцию или создав ее в качестве хранимой функции в базе данных следующим образом:

Определяемый запросом

Определите функцию с помощью следующей инструкции let. Разрешения не требуются.

Внимание

Инструкция let не может выполняться самостоятельно. За ним следует оператор табличного выражения. Пример выполнения рабочего примера mann_whitney_u_test_fl()см. в разделе "Пример".

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.

Запасенный

Определите хранимую функцию один раз, используя следующую .create function. Необходимы разрешения пользователя базы данных.

Внимание

Чтобы создать функцию, необходимо запустить этот код, прежде чем использовать функцию, как показано в примере.

.create-or-alter function with (folder = "Packages\\Stats", docstring = "Mann-Whitney U Test")
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)
}

Пример

В следующем примере для запуска функции используется оператор вызова.

Определяемый запросом

Чтобы использовать определяемую запросом функцию, вызовите ее после внедренного определения функции.

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')

Запасенный

Внимание

Для успешного выполнения этого примера необходимо сначала запустить код определения функции для хранения функции.

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')

Выходные данные

id	пример1	пример2	test_stat	p_val
Тест #1	[23.64, 20.57, 20.42]	[27.1, 22.12, 33.56]	1	0.095215131912761986
Тест #2	[20.85, 21.89, 23.41]	[35.09, 30.02, 26.52]	0	0.04042779918502612
Тест #3	[20.13, 20.5, 21.7, 22.02]	[32.2, 32.79, 33.9, 34.22]	0	0.015191410988288745