python中两个数据帧之间的Wilcoxon秩和检验

在Python中，Wilcoxon秩和检验是一种非参数统计方法，用于比较两个相关样本或配对样本之间的差异。它基于样本的秩次而不是具体数值，因此不需要对数据的分布做出假设。

Wilcoxon秩和检验可以用于以下情况：

1. 比较两个相关样本的差异：当我们有两组相关的样本数据时，可以使用Wilcoxon秩和检验来判断这两组样本是否存在显著差异。
2. 比较两个配对样本的差异：当我们有一组样本数据在两个不同的条件下进行了测量时，可以使用Wilcoxon秩和检验来判断这两个条件下的测量结果是否存在显著差异。

在Python中，可以使用SciPy库中的wilcoxon函数来进行Wilcoxon秩和检验。该函数的使用方法如下：

from scipy.stats import wilcoxon

# 假设我们有两个数据帧 df1 和 df2
# 假设我们要比较它们的某一列数据 col 的差异

# 提取两个数据帧的 col 列数据
data1 = df1['col']
data2 = df2['col']

# 进行Wilcoxon秩和检验
statistic, p_value = wilcoxon(data1, data2)

# 输出结果
print("Wilcoxon秩和检验统计量：", statistic)
print("p值：", p_value)

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