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binomial_test_fl()

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适用于：✅Azure 数据资源管理器

函数 binomial_test_fl() 是一个执行二项式检验的 UDF（用户定义函数）。

先决条件

  • 必须在群集上启用 Python 插件。 这是函数中使用的内联 Python 所必需的。

语法

T | invoke binomial_test_fl(successes, trials [, success_prob [, alt_hypotheis]])

详细了解语法约定。

参数

客户 类型​​ 必需 说明
successes string ✔️ 包含成功结果数的列的名称。
trials string ✔️ 包含试验总数的列的名称。
p_value string ✔️ 用于存储结果的列的名称。
success_prob real 成功概率。 默认值为 0.5。
alt_hypotheis string 替代假设可以是 two-sided、greater 或 less。 默认为 two-sided。

函数定义

可以通过将函数的代码嵌入为查询定义的函数，或将其创建为数据库中的存储函数来定义函数，如下所示：

使用以下 let 语句定义函数。 不需要任何权限。

重要

let 语句不能独立运行。 它必须后跟一个表格表达式语句。 若要运行 binomial_test_fl() 的工作示例，请参阅示例。

let binomial_test_fl = (tbl:(*), successes:string, trials:string, p_value:string, success_prob:real=0.5, alt_hypotheis:string='two-sided')
{
    let kwargs = bag_pack('successes', successes, 'trials', trials, 'p_value', p_value, 'success_prob', success_prob, 'alt_hypotheis', alt_hypotheis);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        
        successes = kargs["successes"]
        trials = kargs["trials"]
        p_value = kargs["p_value"]
        success_prob = kargs["success_prob"]
        alt_hypotheis = kargs["alt_hypotheis"]
        
        def func(row, prob, h1):
            pv = stats.binom_test(row[successes], row[trials], p=prob, alternative=h1)
            return pv
        result = df
        result[p_value] = df.apply(func, axis=1, args=(success_prob, alt_hypotheis), result_type="expand")
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your query to use the function here.

示例

以下示例使用 invoke 运算符运行函数。

若要使用查询定义的函数，请在嵌入的函数定义后调用它。

let binomial_test_fl = (tbl:(*), successes:string, trials:string, p_value:string, success_prob:real=0.5, alt_hypotheis:string='two-sided')
{
    let kwargs = bag_pack('successes', successes, 'trials', trials, 'p_value', p_value, 'success_prob', success_prob, 'alt_hypotheis', alt_hypotheis);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        
        successes = kargs["successes"]
        trials = kargs["trials"]
        p_value = kargs["p_value"]
        success_prob = kargs["success_prob"]
        alt_hypotheis = kargs["alt_hypotheis"]
        
        def func(row, prob, h1):
            pv = stats.binom_test(row[successes], row[trials], p=prob, alternative=h1)
            return pv
        result = df
        result[p_value] = df.apply(func, axis=1, args=(success_prob, alt_hypotheis), result_type="expand")
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
datatable(id:string, x:int, n:int) [
'Test #1', 3, 5,
'Test #2', 5, 5,
'Test #3', 3, 15
]
| extend p_val=0.0
| invoke binomial_test_fl('x', 'n', 'p_val', success_prob=0.2, alt_hypotheis='greater')

输出

id x n p_val
Test #1 3 5 0.05792
Test #2 5 5 0.00032
Test #3 3 15 0.601976790745087