Запускаю цикл‚ который пробегается по всем городам в заданном датасете. При этом я выявляю те города‚ в которых наблюдается статистически значимая разница между группами А и В. Для этой задачи я создаю переменную типа ″список″‚ которая будет хранить эти города.Для начала‚ я импортирую необходимые библиотеки и загружаю датасет. Допустим‚ у нас есть датасет‚ содержащий информацию о различных городах‚ а также данные о группах А и В.python
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
# Загрузка датасета
df pd.read_csv(‘cities_dataset.csv’)
После загрузки датасета‚ я исследую данные и выявляю разницу между группами А и В. Для этого я использую статистический тест‚ например‚ t-тест.python
# Перебор всех городов в датасете
cities df[‘city’].unique
significant_cities []
for city in cities⁚
# Выбор данных для города из группы А и группы В
group_a_data df[df[‘city’] city][‘group_a’]
group_b_data df[df[‘city’] city][‘group_b’]
# Выполнение статистического теста (например‚ t-тест)
p_value stats.ttest_ind(group_a_data‚ group_b_data)[1]
# Проверка статистической значимости
if p_value < 0.05⁚
significant_cities.append(city)
Теперь я создаю переменную типа ″список″‚ которая будет хранить найденные города.python
# Создание переменной типа ″список″ с городами‚ имеющими статистически значимую разницу между группами А и В
significant_cities_list list(set(significant_cities))
Теперь у нас есть переменная significant_cities_list‚ которая хранит все города‚ в которых есть статистически значимая разница между группами А и В. Мы можем использовать эту переменную для дальнейшего анализа или действий.
Это был мой личный опыт работы с циклом‚ выявлением статистически значимой разницы и созданием переменной типа ″список″.