在列中以列为参数将binom_test应用于每一行？

debugcn 发表于 Dev

Noishi

我想运行特定列的binom_test作为每一行的参数。我已经完成了一些代码，并且出现了相同的错误，如下所示：

from scipy.stats import binom_test

bi
    Cij     From     To    Count     p
0   156       A      B       61     0.25
1    4        A      C        1     0.25
2    6        A      D        3     0.25
3    3        A      E        2     0.25

bi['bi'] = bi.apply(lambda x: binom_test(bi['Count'], 
                                       bi['Cij'], 
                                       bi['p'], 
                                       alternative= 'greater'), axis=1)

但是，错误出来了：

~\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\scipy\stats\morestats.py in binom_test(x, n, p, alternative)
   2412         n = np.int_(n)
   2413     else:
-> 2414         raise ValueError("Incorrect length for x.")
   2415 
   2416     if (p > 1.0) or (p < 0.0):

ValueError: ('Incorrect length for x.', 'occurred at index 0')

另一行代码：

bi['bi'] = binom_test(x=bi['Count'],n=bi['Cij'],p=bi['p'],alternative='greater')

错误：

    ---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1208-824c68319c1b> in <module>
----> 1 bi['bi_1'] = binom_test(x=bi['Count1'],n=bi['Cij'],p=bi['p'],alternative='greater')

~\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\scipy\stats\morestats.py in binom_test(x, n, p, alternative)
   2412         n = np.int_(n)
   2413     else:
-> 2414         raise ValueError("Incorrect length for x.")
   2415 
   2416     if (p > 1.0) or (p < 0.0):

ValueError: Incorrect length for x.

谁能帮我这个？

笨狼

由于您使用的是lambda应用，因此变量x为一行，您需要使用该变量：

bi['bi'] = bi.apply(lambda x: binom_test(x['Count'], 
                                        x['Cij'], 
                                        x['p'], 
                                        alternative= 'greater'), axis=1)

bi

    Cij From    To  Count   p   bi
0   156 A   B   61  0.25    0.000072
1   4   A   B   1   0.25    0.683594
2   6   A   B   3   0.25    0.169434
3   3   A   B   2   0.25    0.156250

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