wilcoxon_test_fl()

적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

이 함수 wilcoxon_test_fl() 는 Wilcoxon 테스트를 수행하는 UDF(사용자 정의 함수)입니다.

필수 조건

• 데이터베이스에서 Python 플러그 인을 사용하도록 설정해야 합니다. 이 작업은 함수에 사용되는 인라인 Python에 필요합니다.

구문

T | invoke wilcoxon_test_fl()(데이터, test_statistic,p_value)

구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.

매개 변수

이름	Type	필수	Description
data	string	✔️	테스트에 사용할 데이터가 포함된 열의 이름입니다.
test_statistic	string	✔️	결과에 대한 테스트 통계 값을 저장할 열의 이름입니다.
p_value	string	✔️	결과에 대한 p-value를 저장할 열의 이름입니다.

함수 정의

다음과 같이 해당 코드를 쿼리 정의 함수로 포함하거나 데이터베이스에 저장된 함수로 만들어 함수를 정의할 수 있습니다.

쿼리 정의

다음 let 문을 사용하여 함수를 정의합니다. 사용 권한이 필요 없습니다.

Important

let 문은 자체적으로 실행할 수 없습니다. 그 뒤에 테이블 형식 식 문이 있어야 합니다. 작업 예제 wilcoxon_test_fl()를 실행하려면 예제를 참조 하세요.

let wilcoxon_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.wilcoxon(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.

저장

다음을 사용하여 저장 함수를 한 번 정의합니다 .create function. 데이터베이스 사용자 권한이 필요합니다.

Important

예제와 같이 함수를 사용하려면 먼저 이 코드를 실행하여 함수를 만들어야 합니다.

.create-or-alter function with (folder = "Packages\\Stats", docstring = "Wilcoxon Test")
wilcoxon_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.wilcoxon(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)
}

예시

다음 예제에서는 호출 연산자를 사용하여 함수를 실행합니다.

쿼리 정의

쿼리 정의 함수를 사용하려면 포함된 함수 정의 후에 호출합니다.

let wilcoxon_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.wilcoxon(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]),
'Test #2', dynamic([20.85, 21.89, 23.41]),
'Test #3', dynamic([20.13, 20.5, 21.7, 22.02])
]
| extend test_stat= 0.0, p_val = 0.0
| invoke wilcoxon_test_fl('sample1', 'test_stat', 'p_val') -->

저장

Important

이 예제를 성공적으로 실행하려면 먼저 함수 정의 코드를 실행하여 함수를 저장해야 합니다.

datatable(id:string, sample1:dynamic) [
'Test #1', dynamic([23.64, 20.57, 20.42]),
'Test #2', dynamic([20.85, 21.89, 23.41]),
'Test #3', dynamic([20.13, 20.5, 21.7, 22.02])
]
| extend test_stat= 0.0, p_val = 0.0
| invoke wilcoxon_test_fl('sample1', 'test_stat', 'p_val')

출력

ID	sample1	test_stat	p_val
테스트 #1	[23.64, 20.57, 20.42]	0, 0.10880943004054568
테스트 #2	[20.85, 21.89, 23.41]	0, 0.10880943004054568
테스트 #3	[20.13, 20.5, 21.7, 22.02]	0, 0.06788915486182899