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mann_whitney_u_test_fl()

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适用于：✅Azure 数据资源管理器

函数 mann_whitney_u_test_fl() 是一个执行 Mann-Whitney U 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 | mann_whitney_u_test_fl(data1, data2, test_statistic,p_value [, use_continuity ])

详细了解语法约定。

参数

客户 类型​​ 必需 说明
data1 string ✔️ 包含要用于测试的第一组数据的列的名称。
data2 string ✔️ 包含要用于测试的第二组数据的列的名称。
test_statistic string ✔️ 用来存储结果的测试统计值的列的名称。
p_value string ✔️ 用来存储结果的 p-value 的列的名称。
use_continuity bool 确定是否应用连续性更正 (1/2)。 默认值为 true。

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 mann_whitney_u_test_fl() 的工作示例，请参阅示例。

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.

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 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')

输出

id sample1 sample2 test_stat p_val
Test #1 [23.64, 20.57, 20.42] [27.1, 22.12, 33.56] 1 0.095215131912761986
Test #2 [20.85, 21.89, 23.41] [35.09, 30.02, 26.52] 0 0.04042779918502612
Test #3 [20.13, 20.5, 21.7, 22.02] [32.2, 32.79, 33.9, 34.22] 0 0.015191410988288745