normality_test_fl()

Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

Die Funktion normality_test_fl() ist eine UDF (benutzerdefinierte Funktion), die den Normalitätstest durchführt.

Voraussetzungen

• Das Python-Plug-In muss in der Datenbank aktiviert sein. Dies ist für die inline Python erforderlich, die in der Funktion verwendet wird.

Syntax

T | invoke normality_test_fl(daten, test_statistic p_value,)

Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.

Parameter

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
data	string	✔️	Der Name der Spalte, die die für den Test zu verwendenden Daten enthält.
test_statistic	string	✔️	Der Name der Spalte zum Speichern des Teststatistikwerts für die Ergebnisse.
p_value	string	✔️	Der Name der Spalte zum Speichern des P-Werts für die Ergebnisse.

Funktionsdefinition

Sie können die Funktion definieren, indem Sie den Code entweder als abfragedefinierte Funktion einbetten oder wie folgt als gespeicherte Funktion in Ihrer Datenbank erstellen:

Abfragedefiniert

Definieren Sie die Funktion mithilfe der folgenden Let-Anweisung. Es sind keine Berechtigungen erforderlich.

Wichtig

Eine Let-Anweisung kann nicht alleine ausgeführt werden. Auf sie muss eine tabellarische Ausdrucksanweisung folgen. Informationen zum Ausführen eines funktionierenden Beispiels normality_test_fl()finden Sie unter Beispiel.

let normality_test_fl = (tbl:(*), data:string, test_statistic:string, p_value:string)
{
    let kwargs = bag_pack('data', data, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        data = kargs["data"]
        test_statistic = kargs["test_statistic"]
        p_value = kargs["p_value"]
        def func(row):
            statistics = stats.normaltest(row[data])
            return statistics[0], statistics[1]
        result = df
        result[[test_statistic, p_value]]  = df.apply(func, axis=1, result_type = "expand")
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your query to use the function here.

Gespeichert

Definieren Sie die gespeicherte Funktion einmal mithilfe der folgenden .create function. Datenbankbenutzerberechtigungen sind erforderlich.

Wichtig

Sie müssen diesen Code ausführen, um die Funktion zu erstellen, bevor Sie die Funktion wie im Beispiel gezeigt verwenden können.

.create-or-alter function with (folder = "Packages\\Stats", docstring = "Normality Test")
normality_test_fl(tbl:(*), data:string, test_statistic:string, p_value:string)
{
    let kwargs = bag_pack('data', data, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        data = kargs["data"]
        test_statistic = kargs["test_statistic"]
        p_value = kargs["p_value"]
        def func(row):
            statistics = stats.normaltest(row[data])
            return statistics[0], statistics[1]
        result = df
        result[[test_statistic, p_value]]  = df.apply(func, axis=1, result_type = "expand")
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
}

Beispiel

Im folgenden Beispiel wird der Aufrufoperator verwendet, um die Funktion auszuführen.

Abfragedefiniert

Um eine abfragedefinierte Funktion zu verwenden, rufen Sie sie nach der definition der eingebetteten Funktion auf.

let normality_test_fl = (tbl:(*), data:string, test_statistic:string, p_value:string)
{
    let kwargs = bag_pack('data', data, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        data = kargs["data"]
        test_statistic = kargs["test_statistic"]
        p_value = kargs["p_value"]
        def func(row):
            statistics = stats.normaltest(row[data])
            return statistics[0], statistics[1]
        result = df
        result[[test_statistic, p_value]]  = df.apply(func, axis=1, result_type = "expand")
    ```;
    tbl
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
datatable(id:string, sample1:dynamic) [
'Test #1', dynamic([23.64, 20.57, 20.42, 27.1, 22.12, 33.56, 23.64, 20.57]),
'Test #2', dynamic([20.85, 21.89, 23.41, 35.09, 30.02, 26.52, 20.85, 21.89]),
'Test #3', dynamic([20.13, 20.5, 21.7, 22.02, 32.2, 32.79, 33.9, 34.22, 20.13, 20.5])
]
| extend test_stat= 0.0, p_val = 0.0
| invoke normality_test_fl('sample1', 'test_stat', 'p_val')

Gespeichert

Wichtig

Damit dieses Beispiel erfolgreich ausgeführt werden kann, müssen Sie zuerst den Funktionsdefinitionscode ausführen, um die Funktion zu speichern.

datatable(id:string, sample1:dynamic) [
'Test #1', dynamic([23.64, 20.57, 20.42, 27.1, 22.12, 33.56, 23.64, 20.57]),
'Test #2', dynamic([20.85, 21.89, 23.41, 35.09, 30.02, 26.52, 20.85, 21.89]),
'Test #3', dynamic([20.13, 20.5, 21.7, 22.02, 32.2, 32.79, 33.9, 34.22, 20.13, 20.5])
]
| extend test_stat= 0.0, p_val = 0.0
| invoke normality_test_fl('sample1', 'test_stat', 'p_val')

Output

id	Beispiel 1	test_stat	p_val
Test Nr. 1	[23.64, 20.57, 20.42, 27.1, 22.12, 33.56, 23.64, 20.57]	7.4881873153941036	0.023657060728893706
Test Nr. 2	[20.85, 21.89, 23.41, 35.09, 30.02, 26.52, 20.85, 21.89]	3.29982750330276	0.19206647332255408
Test Nr. 3	[20.13, 20.5, 21.7, 22.02, 32.2, 32.79, 33.9, 34.22, 20.13, 20.5]	6.9868433851364324	0.030396685911910585