前提・実現したいこと
DataFrame型の縦の行で統計的に有意かどうかを調べたい。
df変数に
A B C D 0 7 3 100 4 1 6 8 70 5
というデータが入っている。それぞれの行に対して、p値を求めたい。
この場合だと、Cの100&70行が、他の行と違うため、Cの p値が 0.05より低くなり、その他の行のp値が普通になるように算出したい。
発生している問題・エラーメッセージ
result = sp.stats.ttest_ind(*q) File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/scipy/stats/stats.py", line 4070, in ttest_ind v1 = np.var(a, axis, ddof=1) File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 3194, in var **kwargs) File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_methods.py", line 89, in _var rcount = _count_reduce_items(arr, axis) File "/Users/xxx/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_methods.py", line 50, in _count_reduce_items items *= arr.shape[ax] TypeError: tuple indices must be integers or slices, not numpy.float64
というエラーが発生している。
該当のソースコード
result = sp.stats.kruskal(*ans) n = np.asarray(list(map(len, args))) TypeError: len() of unsized object
試したこと
上記のコードの実行
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
何が問題なのか?
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