グループごとに機能を適用するにはどうすればよいですか？
Aug 23 2020
私はこの議論が始まった別のトピックから来ています。心理学研究からのこのパンダデータフレームがあり、因子変数（国）とリッカート尺度からのいくつかの項目があるとしましょう。
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',
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32912: 'Vietnam',
20609: 'Georgia',
7751: 'Ghana',
31228: 'Laos',
36230: 'Serbia',
32025: 'Laos',
21758: 'Armenia',
35730: 'Serbia',
8444: 'Kenya',
19946: 'Georgia',
37532: 'Serbia',
22926: 'Armenia',
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31959: 'Laos',
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2561: 'Colombia',
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32397: 'Vietnam',
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36842: 'Serbia',
16926: 'Ukraine',
9287: 'Kenya',
34246: 'Vietnam',
16277: 'Ukraine',
34105: 'Vietnam',
11032: 'Kenya',
41457: 'Philippines',
34380: 'Vietnam',
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'step_bfi1_ab_cor': {33003: 1.8333332538604736,
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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}})
次のコードを持つクロンバックのアルファ分析を実行する関数を定義しました。
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
そして今、私はここでこのコマンドを使用して私のアイテムからクロンバックのアルファを取得できることを非常に嬉しく思います：
cronbach_alpha(sim_data.drop("country",1))
ただし、すべての国でクロンバックのアルファ係数を使用したいと思います。私の望む結果は、Rからのこの結果のようなものです
ご覧のとおり、すべてのアイテム（このデータセットからの15アイテム）に対してクロンバックのアルファを実行しますが、すべての分析は国ごとにグループ化されています。私はそれがPythonでできると確信しており、ユーザーは私を助け始めました。
回答
3 TrentonMcKinney Aug 23 2020 at 09:59
- 使用pandas.DataFrame.groupbyと.apply機能。
GhanaあるNanその国のデータフレーム内の有効なデータのみ1行がありますので。cronbach_alpha国のデータフレームが指定されている場合、この関数は国の1つの値のみを返します。
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
各国の記述統計を取得する
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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