python实现比例类指标差异分析-卡方检验（完整代码+实验效果）

实现功能：

python实现比例类指标差异分析-卡方检验。对sex这一列，按照target取值进行分组差异分析。

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
from scipy.stats import chi2_contingency
# =============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 =dt
    return 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

# ===========卡方检验==============
def sex_chisq(data):
    data1=data[['sex','target']]
    print(len(data1))
    print(len(data1[(data1['sex'] == 1)]))
    data_sex_Y=data1[(data1['target'] ==1)&(data1['sex'] == 1)]
    print(len(data_sex_Y))
    data_sex_N=data1[(data1['target'] ==0)&(data1['sex'] == 1)]
    print(len(data_sex_N))
    kf_data = np.array([[len(data_sex_N), len(data1[(data1['target'] ==0)]) - len(data_sex_N)],
                        [len(data_sex_Y), len(data1[(data1['target'] ==1)]) - len(data_sex_Y)]])
    kf = chi2_contingency(kf_data)
    print('chisq-statistic=%.4f, p-value=%.4f, df=%i expected_frep=%s' % kf)
    return

#============主函数==============
if __name__=="__main__":
    data1=Read_data("F:数据杂坛\0504heartdiseaseHeart-Disease-Data-Set-main\UCI Heart Disease Dataset.csv")
    data1=data_clean(data1)
    sex_chisq(data1)

实现效果：

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