python实现均值类指标差异分析-Mann-Whitney U-test（完整代码+实现效果）

实现功能：

对于均值类指标的差异分析，采用单因素方差分析，若指标分布服从正态分布，对于2个独立样本采用T检验或者Z检验，对于多个（大于2个）独立样本采用F检验，若分布不服从正态分布，对于2个独立样本采用Mann-Whitney U-test。python实现均值类指标差异分析-Mann-Whitney U-test。

实现代码：

# 导入需要的库
from warnings import simplefilter
simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats# =============读取数据===========
def Read_data(file):dt = pd.read_csv(file)dt.columns = ['age', 'sex', 'chest_pain_type', 'resting_blood_pressure', 'cholesterol', 'fasting_blood_sugar','rest_ecg', 'max_heart_rate_achieved', 'exercise_induced_angina', 'st_depression', 'st_slope','num_major_vessels', 'thalassemia', 'target']data = dtreturn data# ===========数据清洗==============
def data_clean(data):# 重复值处理print('存在' if any(data.duplicated()) else '不存在', '重复观测值')data.drop_duplicates()# 缺失值处理print('不存在' if any(data.isnull()) else '存在', '缺失值')data.dropna()  # 直接删除记录data.fillna(method='ffill')  # 前向填充data.fillna(method='bfill')  # 后向填充data.fillna(value=2)  # 值填充data.fillna(value={'resting_blood_pressure': data['resting_blood_pressure'].mean()})  # 统计值填充# 异常值处理data1 = data['resting_blood_pressure']# 标准差监测xmean = data1.mean()xstd = data1.std()print('存在' if any(data1 > xmean + 2 * xstd) else '不存在', '上限异常值')print('存在' if any(data1 < xmean - 2 * xstd) else '不存在', '下限异常值')# 箱线图监测q1 = data1.quantile(0.25)q3 = data1.quantile(0.75)up = q3 + 1.5 * (q3 - q1)dw = q1 - 1.5 * (q3 - q1)print('存在' if any(data1 > up) else '不存在', '上限异常值')print('存在' if any(data1 < dw) else '不存在', '下限异常值')print(data)return data#=============mannwhitneyu检验======================
def mannwhitneyu_age(data):data1=data[['age','target']]print(data1['age'].values)print(np.mean(data1['age'].values), np.std(data1['age'].values))data_age_Y=data1[(data1['target'] ==1)]print(len(data_age_Y))print(data_age_Y['age'].values)print(np.mean(data_age_Y['age'].values), np.std(data_age_Y['age'].values))data_age_N=data1[(data1['target'] ==0)]print(len(data_age_N))print(data_age_N['age'].values)print(np.mean(data_age_N['age'].values), np.std(data_age_N['age'].values))MWU=stats.mannwhitneyu(data_age_Y['age'].values, data_age_N['age'].values, alternative='two-sided')print(MWU)#============主函数==============
if __name__=="__main__":data1=Read_data("F:\数据杂坛\\0504\heartdisease\Heart-Disease-Data-Set-main\\UCI Heart Disease Dataset.csv")data1=data_clean(data1)mannwhitneyu_age(data1)

实现效果：

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