Come applicare una funzione per gruppo?
Aug 23 2020
Vengo da un altro argomento in cui è iniziata questa discussione. Diciamo che ho questo frame di dati sui panda dalla ricerca psicologica, in cui ho una variabile fattore (paese) e alcuni elementi da una scala Likert.
import pandas as pd
import numpy as np
import pingouin as pg
from numpy import nan
sim_data = pd.DataFrame.from_dict({'country': {33003: 'Vietnam',
12172: 'Macedonia',
5192: 'Ghana',
32511: 'Vietnam',
7813: 'Ghana',
21440: 'Armenia',
32912: 'Vietnam',
20609: 'Georgia',
7751: 'Ghana',
31228: 'Laos',
36230: 'Serbia',
32025: 'Laos',
21758: 'Armenia',
35730: 'Serbia',
8444: 'Kenya',
19946: 'Georgia',
37532: 'Serbia',
22926: 'Armenia',
27204: 'Sri_Lanka',
31959: 'Laos',
24535: 'Sri_Lanka',
19433: 'Georgia',
17137: 'Ukraine',
26103: 'Sri_Lanka',
33878: 'Vietnam',
39053: 'Philippines',
33799: 'Vietnam',
37183: 'Serbia',
3606: 'Colombia',
2561: 'Colombia',
29960: 'Laos',
32397: 'Vietnam',
39539: 'Philippines',
431: 'Bolivia',
36842: 'Serbia',
16926: 'Ukraine',
9287: 'Kenya',
34246: 'Vietnam',
16277: 'Ukraine',
34105: 'Vietnam',
11032: 'Kenya',
41457: 'Philippines',
34380: 'Vietnam',
19482: 'Georgia',
1844: 'Bolivia',
9552: 'Kenya',
35437: 'Vietnam',
29555: 'Laos',
29993: 'Laos',
28114: 'Yunnan',
15: 'Bolivia',
27712: 'Yunnan',
12313: 'Macedonia',
11631: 'Kenya'},
'step_bfi1_ab_cor': {33003: 1.8333332538604736,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 1.4166666269302368,
7813: nan,
21440: 2.4166665077209473,
32912: 1.0,
20609: 4.0,
7751: 0.5,
31228: 2.25,
36230: 2.9375,
32025: 1.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 2.25,
8444: 3.5833334922790527,
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37532: 4.0625,
22926: 3.5,
27204: 4.083333492279053,
31959: 3.0,
24535: 3.5,
19433: 2.0833334922790527,
17137: 3.25,
26103: 1.1666666269302368,
33878: 1.6666667461395264,
39053: 1.75,
33799: 0.75,
37183: 3.375,
3606: 4.25,
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29960: 4.25,
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29993: 4.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 3.25,
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11631: 2.5833334922790527},
'step_bfi3_ab_cor': {33003: 3.8333332538604736,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
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32912: 3.0,
20609: 4.0,
7751: 2.5,
31228: 4.25,
36230: 3.6875,
32025: 3.875,
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35730: 2.25,
8444: 4.583333492279053,
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31959: 4.0,
24535: 2.5,
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17137: 3.25,
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39053: 2.5,
33799: 3.75,
37183: 3.375,
3606: 4.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 3.25,
32397: 2.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 3.25,
36842: 3.0625,
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29555: 2.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 2.25,
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'step_bfi5_ab_cor': {33003: 0.8333332538604736,
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'step_bfi6_ab_cor': {33003: 4.1666669845581055,
12172: 1.5,
5192: nan,
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7813: nan,
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15: 2.0,
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'step_bfi7_ab_cor': {33003: 1.8333332538604736,
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20609: 2.0,
7751: 1.5,
31228: 3.25,
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17137: 2.25,
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34246: 2.0,
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35437: 2.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 2.25,
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15: 3.0,
27712: 1.25,
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11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi10_ab_cor': {33003: 3.8333332538604736,
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29555: 2.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 3.25,
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11631: 4.583333492279053},
'step_bfi17_ab_cor': {33003: 2.8333332538604736,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 1.4166666269302368,
32912: 2.0,
20609: 1.0,
7751: 3.5,
31228: 3.25,
36230: 2.1875,
32025: nan,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 3.75,
8444: 3.5833334922790527,
19946: 2.3333334922790527,
37532: 2.5625,
22926: 2.5,
27204: 3.0833334922790527,
31959: 3.0,
24535: 2.5,
19433: 4.083333492279053,
17137: 2.25,
26103: 2.1666665077209473,
33878: 2.6666667461395264,
39053: 1.75,
33799: 2.75,
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3606: 4.25,
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32397: 1.8333332538604736,
39539: 2.5625,
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28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 3.25,
12313: 4.083333492279053,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi39_ab_cor': {33003: 4.1666669845581055,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 4.583333492279053,
7813: nan,
21440: 2.5833334922790527,
32912: 3.0,
20609: 1.0,
7751: 2.5,
31228: 3.75,
36230: 4.3125,
32025: 1.125,
21758: 4.083333492279053,
35730: 2.75,
8444: 3.4166665077209473,
19946: 3.6666665077209473,
37532: 2.4375,
22926: 2.5,
27204: 2.9166665077209473,
31959: 3.0,
24535: 1.5,
19433: 2.9166665077209473,
17137: 2.75,
26103: 2.8333334922790527,
33878: 3.3333332538604736,
39053: 3.25,
33799: 3.25,
37183: 1.625,
3606: 3.75,
2561: 3.1666665077209473,
29960: 3.75,
32397: 3.1666667461395264,
39539: 0.9375,
431: 2.75,
36842: 2.6875,
16926: 3.0833332538604736,
9287: 2.6666665077209473,
34246: 3.0,
16277: 4.0833330154418945,
34105: 4.416666507720947,
11032: 2.25,
41457: 1.25,
34380: 2.4166667461395264,
19482: 1.0833333730697632,
1844: 3.3333332538604736,
9552: 1.75,
35437: 3.9166667461395264,
29555: 2.75,
29993: 2.75,
28114: 3.3333334922790527,
15: 4.0,
27712: 2.75,
12313: 2.9166665077209473,
11631: 2.4166665077209473}})
Ho definito una funzione per eseguire un'analisi Alpha di Cronbach, che ha il seguente codice:
def cronbach_alpha(df):
# 1. Transform the df into a correlation matrix
df_corr = df.corr()
# 2.1 Calculate N
# The number of variables equals the number of columns in the df
N = df.shape[1]
# 2.2 Calculate R
# For this, we'll loop through the columns and append every
# relevant correlation to an array calles "r_s". Then, we'll
# calculate the mean of "r_s"
rs = np.array([])
for i, col in enumerate(df_corr.columns):
sum_ = df_corr[col][i+1:].values
rs = np.append(sum_, rs)
mean_r = np.mean(rs)
# 3. Use the formula to calculate Cronbach's Alpha
cronbach_alpha = (N * mean_r) / (1 + (N - 1) * mean_r)
return cronbach_alpha
e ora sono molto felice di poter ottenere l'alfa di Cronbach dai miei articoli usando questo comando qui:
cronbach_alpha(sim_data.drop("country",1))
Tuttavia, mi piacerebbe avere l'alfa di Cronbach per tutti i paesi. I risultati desiderati sono qualcosa di simile a questo risultato di R
Come puoi vedere, esegue l'alfa di Cronbach per tutti gli elementi (15 elementi, da questo set di dati), ma tutte le analisi sono raggruppate per ciascun paese. Sono abbastanza sicuro che possa essere fatto in Python e l' utente ha iniziato ad aiutarmi.
Risposte
3 TrentonMcKinney Aug 23 2020 at 09:59
- Uso pandas.DataFrame.groupbye .applyfunzione.
GhanaèNanperché c'è solo 1 riga di dati validi nel dataframe per quel paese.- La funzione
cronbach_alpharestituisce solo 1 valore per un paese quando viene fornito il dataframe per il paese.
cron = df.groupby('country', as_index=False).apply(cronbach_alpha).rename(columns={None: 'val'})
# display(cron)
country val
0 Armenia 0.918237
1 Bolivia 0.751889
2 Colombia -0.800000
3 Georgia 0.238676
4 Ghana NaN
5 Kenya 0.746892
6 Laos 0.752618
7 Macedonia -0.800000
8 Philippines 0.569964
9 Serbia -0.675291
10 Sri_Lanka 0.916891
11 Ukraine -4.929153
12 Vietnam -0.668921
13 Yunnan 0.977778
ottenere statistiche descrittive per ogni paese
df.groupby('country').describe()
[out]:
step_bfi1_ab_cor step_bfi3_ab_cor step_bfi5_ab_cor step_bfi6_ab_cor step_bfi7_ab_cor step_bfi10_ab_cor step_bfi17_ab_cor step_bfi19_ab_cor step_bfi23_ab_cor step_bfi30_ab_cor step_bfi32_ab_cor step_bfi33_ab_cor step_bfi34_ab_cor step_bfi36_ab_cor step_bfi39_ab_cor
count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max count mean std min 25% 50% 75% max
country
Armenia 3.0 3.277778 0.774298 2.416667 2.958333 3.500000 3.708333 3.916667 3.0 3.277778 0.718473 2.500000 2.958333 3.416667 3.666667 3.916667 3.0 2.611111 1.220011 1.500000 1.958333 2.416667 3.166667 3.916667 3.0 3.055556 0.891056 2.500000 2.541667 2.583333 3.333333 4.083333 3.0 2.944444 0.842999 2.416667 2.458333 2.500000 3.208333 3.916667 3.0 3.277778 0.718473 2.500000 2.958333 3.416667 3.666667 3.916667 3.0 2.611111 1.253698 1.416667 1.958333 2.500000 3.208333 3.916667 3.0 2.055556 0.843000 1.083333 1.791667 2.500000 2.541667 2.583333 3.0 3.722222 0.315495 3.500000 3.541667 3.583333 3.833333 4.083333 3.0 3.611111 0.267879 3.416667 3.458333 3.500000 3.708333 3.916667 3.0 3.611111 0.267879 3.416667 3.458333 3.500000 3.708333 3.916667 3.0 2.944444 0.842999 2.416667 2.458333 2.500000 3.208333 3.916667 3.0 3.277778 0.718473 2.500000 2.958333 3.416667 3.666667 3.916667 3.0 2.611111 0.809378 1.916667 2.166667 2.416667 2.958333 3.500000 3.0 3.055556 0.891056 2.500000 2.541667 2.583333 3.333333 4.083333
Bolivia 3.0 3.305556 0.336788 3.000000 3.125000 3.250000 3.458333 3.666667 3.0 2.972222 0.292657 2.666667 2.833333 3.000000 3.125000 3.250000 3.0 2.305556 1.236969 1.250000 1.625000 2.000000 2.833333 3.666667 3.0 2.361111 0.851197 1.750000 1.875000 2.000000 2.666667 3.333333 3.0 2.638889 0.851197 1.666667 2.333333 3.000000 3.125000 3.250000 3.0 3.305556 0.336788 3.000000 3.125000 3.250000 3.458333 3.666667 3.0 2.638889 1.248147 1.250000 2.125000 3.000000 3.333333 3.666667 3.0 2.694444 1.424813 1.750000 1.875000 2.000000 3.166667 4.333333 3.0 3.694444 0.336788 3.333333 3.541667 3.750000 3.875000 4.000000 3.0 2.638889 1.434528 1.000000 2.125000 3.250000 3.458333 3.666667 3.0 3.305556 0.336788 3.000000 3.125000 3.250000 3.458333 3.666667 3.0 2.972222 0.708742 2.250000 2.625000 3.000000 3.333333 3.666667 3.0 2.972222 0.708742 2.250000 2.625000 3.000000 3.333333 3.666667 3.0 2.972222 0.708742 2.250000 2.625000 3.000000 3.333333 3.666667 3.0 3.361111 0.625463 2.750000 3.041667 3.333333 3.666667 4.000000
Colombia 2.0 3.541667 1.001734 2.833333 3.187500 3.541667 3.895833 4.250000 2.0 3.541667 1.001734 2.833333 3.187500 3.541667 3.895833 4.250000 2.0 2.041667 0.294628 1.833333 1.937500 2.041667 2.145833 2.250000 2.0 2.958333 0.294628 2.750000 2.854167 2.958333 3.062500 3.166667 2.0 2.041667 0.294628 1.833333 1.937500 2.041667 2.145833 2.250000 2.0 2.541667 0.412479 2.250000 2.395833 2.541667 2.687500 2.833333 2.0 2.541667 2.415948 0.833333 1.687500 2.541667 3.395833 4.250000 2.0 2.958333 0.294628 2.750000 2.854167 2.958333 3.062500 3.166667 2.0 2.958333 0.294628 2.750000 2.854167 2.958333 3.062500 3.166667 2.0 3.541667 1.001734 2.833333 3.187500 3.541667 3.895833 4.250000 2.0 3.541667 1.001734 2.833333 3.187500 3.541667 3.895833 4.250000 2.0 2.541667 0.412479 2.250000 2.395833 2.541667 2.687500 2.833333 2.0 2.541667 1.826693 1.250000 1.895833 2.541667 3.187500 3.833333 2.0 3.541667 1.001734 2.833333 3.187500 3.541667 3.895833 4.250000 2.0 3.458333 0.412479 3.166667 3.312500 3.458333 3.604167 3.750000
Georgia 4.0 2.333333 1.271118 0.916667 1.791667 2.208333 2.750000 4.000000 4.0 3.333333 0.784691 2.333333 2.895833 3.500000 3.937500 4.000000 4.0 1.583333 0.446177 1.083333 1.270833 1.625000 1.937500 2.000000 4.0 3.166667 0.627311 2.666667 2.854167 2.958333 3.270833 4.083333 4.0 2.083333 0.649073 1.333333 1.833333 2.041667 2.291667 2.916667 4.0 3.833333 0.531420 3.083333 3.708333 3.958333 4.083333 4.333333 4.0 2.833333 1.454559 1.000000 2.000000 3.125000 3.958333 4.083333 4.0 2.666667 1.156703 1.000000 2.437500 3.000000 3.229167 3.666667 4.0 3.666667 0.531420 2.916667 3.479167 3.833333 4.020833 4.083333 4.0 4.083333 0.180021 3.916667 3.979167 4.041667 4.145833 4.333333 4.0 4.083333 0.180021 3.916667 3.979167 4.041667 4.145833 4.333333 4.0 3.083333 1.215258 2.000000 2.062500 3.000000 4.020833 4.333333 4.0 2.833333 1.271118 1.000000 2.562500 3.208333 3.479167 3.916667 4.0 4.083333 0.180021 3.916667 3.979167 4.041667 4.145833 4.333333 4.0 2.166667 1.335068 1.000000 1.062500 2.000000 3.104167 3.666667
Ghana 1.0 0.500000 NaN 0.500000 0.500000 0.500000 0.500000 0.500000 1.0 2.500000 NaN 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000 1.0 0.500000 NaN 0.500000 0.500000 0.500000 0.500000 0.500000 1.0 1.500000 NaN 1.500000 1.500000 1.500000 1.500000 1.500000 1.0 1.500000 NaN 1.500000 1.500000 1.500000 1.500000 1.500000 1.0 3.500000 NaN 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 1.0 3.500000 NaN 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 1.0 1.500000 NaN 1.500000 1.500000 1.500000 1.500000 1.500000 1.0 4.500000 NaN 4.500000 4.500000 4.500000 4.500000 4.500000 1.0 3.500000 NaN 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 1.0 3.500000 NaN 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 1.0 3.500000 NaN 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 1.0 3.500000 NaN 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 3.500000 1.0 2.500000 NaN 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000 1.0 2.500000 NaN 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000 2.500000
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Ukraine 3.0 2.694444 0.693889 1.916667 2.416667 2.916667 3.083333 3.250000 3.0 3.027778 1.018350 1.916667 2.583333 3.250000 3.583333 3.916667 3.0 2.027778 0.192450 1.916667 1.916667 1.916667 2.083333 2.250000 3.0 2.305556 0.384900 2.083333 2.083333 2.083333 2.416667 2.750000 3.0 2.361111 0.509175 1.916667 2.083333 2.250000 2.583333 2.916667 3.0 3.361111 0.509175 2.916667 3.083333 3.250000 3.583333 3.916667 3.0 2.694444 0.384900 2.250000 2.583333 2.916667 2.916667 2.916667 3.0 2.638889 0.509175 2.083333 2.416667 2.750000 2.916667 3.083333 3.0 2.972222 0.192450 2.750000 2.916667 3.083333 3.083333 3.083333 3.0 3.027778 0.192450 2.916667 2.916667 2.916667 3.083333 3.250000 3.0 3.027778 0.192450 2.916667 2.916667 2.916667 3.083333 3.250000 3.0 2.361111 0.962250 1.250000 2.083333 2.916667 2.916667 2.916667 3.0 3.027778 0.192450 2.916667 2.916667 2.916667 3.083333 3.250000 3.0 2.361111 0.509175 1.916667 2.083333 2.250000 2.583333 2.916667 3.0 3.305555 0.693889 2.750000 2.916667 3.083333 3.583333 4.083333
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