问题标签 [pingouin]

我正在使用 pingouin stat 包来查找两组数据之间的相关性，然后我想检查这种相关性是否很强。但是，我得到 5-6 个输出值，其中只有一个是r. 如何r从输出数据中获取？

代码：

输出：

尝试使用 pg.pairwise_corr 方法出现以下错误：

pg.pairwise_corr(df)

我尝试使用该功能，只选择这样的一列

pg.pairwise_corr(df, columns='col')

并得到同样的错误。

事实上，我的数据框的所有列都具有相同的长度。（而且对于另一个数据框来说它工作得很好）。但是我使用 pd.concat 方法连接了一些文件，但是当对象最终是 data.frame 时，这应该无关紧要吗？

感谢您的建议！

我有约 375 个细胞系和约 14,000 个基因的数据文件。我正在尝试计算每个基因与其他所有基因的成对相关性。

代码非常简单，因为我使用的是 pingouin 包：

尝试运行此代码返回：

Pingouin 使用 Scipy pearsonr 进行计算，使用不带 Pingouin 的 pearsonr 返回相同的错误。

我还尝试使用虚拟数据集（随机数的 5x7 数据帧），它在不包含任何空值时工作正常，但如果数据帧中存在空值，则返回相同的错误。基于此，我认为我的数据集中的空值导致了问题 - 不幸的是，数据参差不齐，删除包含空值的所有行/列会使我没有留下任何行/列，并且在虚拟数据集中甚至一个 NaN值足以引发错误。由于 rcorr 在输入 pearsonr 之前删除了 NaN 值，我相信它会丢弃我所有的数据点并且没有任何东西可以输入。

df.corr 可以很好地计算我的 r 值，但我也需要一种方法来计算该数据集的 p 值，因为我们预计这些相关性中有很大一部分是微不足道的。

有没有一种方法可以在我的数据集中删除/屏蔽 NaN 值而不删除整个行/列？有没有办法运行 pearsonr，其行为类似于带有 (nan_policy:'omit') 的 spearmanr？我是否偏离了基地，这里的问题不是 NaN 值吗？

Pingouin 提供了惊人的输出，其中也包括功率。

这是 github 页面：https ://github.com/raphaelvallat/pingouin/blob/master/notebooks/04_Correlations.ipynb

但我找不到他们如何在代码中计算功率。

最好的，

我想使用 pingouin rm_anova 重复测量 anova。我的数据是长格式的，有不同的时间点（时间），每个id是一个主题，每个主题在3个不同的时间点重复3次。DV 是 weight_loss，IVs 是组和时间。数据如下所示：

这是我的代码：

但我收到这样的错误消息：

我尝试了 'within' variable = ['time'] 并且它有效，但它不适用于单独的 ['group'] 变量或组合。我还检查了 NA，没有 NA 也没有 0。有谁知道出了什么问题以及如何解决？

先感谢您！

我Pingouin.jl用来测试正常性。

在他们的文档中，我们有

哪个应该返回DataFrame正常性true或数据集中false的每个name。

目前，此广播已被弃用，我无法将每个唯一列输出（正在工作并输出一个 DataFrame）的结果连接到一个 DataFrame 中。

所以，到目前为止我所拥有的。

我得到的错误：

编辑：push!在我的第一个版本的帖子中没有正确编写函数。但是，更改后错误仍然存​​在。如何将DataFramePingouin 的类型输出重新格式化为DataFrameRow？

尝试使用 Pingouin 进行 2 路不平衡方差分析并获得 KeyError。这是我的一些代码，其中data_rostral是我的数据框，param是我之前定义的变量。

当我运行它时，它会给出如下所示的 KeyError -

其中totalcells是由 param 定义的列之一的标题。

我尝试重新运行它并设置dv=totalcells，以为我会一个一个地做一堆方差分析，而不是使用变量参数，但我得到了完全相同的错误。我在同一个 colab 笔记本中的混合 ANOVA 上使用变量 param 没有问题，所以我不认为是这样，除非 2 路不平衡的语法只是不同到足以使其无法工作。我查看了其他有类似问题的线程，但仍然无法弄清楚。

TIA。我是一个非常新手的编码器，感谢所有更正和建议！

我正在使用 Pingouin 运行混合模型 anova，但我无法让它报告 Greenhouse-Geisser 校正的 p 值

我的数据结构如下：

我的代码是这样的

我究竟做错了什么？

谢谢

此问题出现在本地 Jupyter 笔记本中，我使用的是 Python 3.10

导入scipy并scipy.stats没有问题。

但是，我正在尝试使用 Pingouin 库进行数据分析并遇到以下代码的问题：

由于 Pingouin 依赖于 SciPy，因此它会尝试导入所需的模块并至少卡在一个模块上。我已尝试卸载并重新安装 SciPy 和 Pingouin，但无法解决此问题。任何意见是极大的赞赏！

我有两个时间值列表，“times0”和“times1”。
数据是配对的（times0 中的第一个值与 times1 中的第一个值配对，第二个值同上等）。我想要这些数据之间的 t 检验的 cohen-d，并且我在 python 中使用 pingouin 库。
如果我使用 pingouin.ttest(times0, times1,paired = True)，它会给出 cohen-d = 0.395。
如果我创建 deltatimes = times1 - times0，并与 0 相比对一个样本进行 t 检验：pingouin.ttest(deltatimes, 0)，它应该给出相同的结果，但它给出 cohen-d = 0.96。

知道为什么吗？

谢谢 ！