Python方差分析实战：使用statsmodels分析不同类型和等级对评分的影响

本文将通过一个实际案例，教你如何使用Python的statsmodels库进行方差分析(ANOVA)。我们将分析不同类型和等级对评分的影响，并提供详细的代码解释。

代码实例pythonfrom statsmodels.stats.anova import anova_lmfrom statsmodels.formula.api import olsimport pandas as pd

创建示例数据集df = pd.DataFrame( [ [1.4, 'one', 'common'], [1.5, 'one', 'common'], [1.6, 'one', 'vip'], [1.5, 'one', 'vip'], [1.6, 'one', 'vip'], [1.7, 'one', 'vip'], [0.1, 'two', 'lamb'], [0.2, 'two', 'lamb'], [0.3, 'two', 'lamb'], [0.4, 'two', 'lamb'], [0.5, 'two', 'lamb'], [0.6, 'two', 'common'] ], columns=['rate', 'type', 'rank'])

构建线性回归模型并进行方差分析if name == 'main': model = ols('rate ~type + rank', data=df) data = model.fit() print(anova_lm(data)) pass

代码解释

1. from statsmodels.stats.anova import anova_lm: 从statsmodels库中导入anova_lm函数，用于进行方差分析。2. from statsmodels.formula.api import ols: 从statsmodels库中导入ols函数，用于拟合线性回归模型。3. import pandas as pd: 导入pandas库，并将其简称为pd，用于数据处理和分析。4. df = pd.DataFrame(...): 创建一个名为df的DataFrame对象，包含了我们的示例数据集。该数据集包含三列：'rate' (评分), 'type' (类型), 和 'rank' (等级)。5. if __name__ == '__main__':: 这行代码确保下面的代码块只在脚本作为主程序运行时执行。6. model = ols('rate ~type + rank', data=df): 使用ols函数定义一个线性回归模型。'rate ~type + rank' 表示我们想要分析'type'和'rank' 两个自变量对因变量 'rate' 的影响。7. data = model.fit(): 使用fit()方法拟合线性回归模型，并将拟合结果保存在变量'data'中。8. print(anova_lm(data)): 使用anova_lm函数对拟合结果进行方差分析，并将结果打印出来。方差分析表将显示'type'和'rank' 是否对'rate' 存在显著影响。9. pass: 空语句，表示什么都不做。

总结

通过以上代码和解释，你可以学习如何使用Python的statsmodels库进行方差分析。