Таблицы непредвиденных обстоятельств — важный инструмент анализа данных, особенно при работе с категориальными данными. Они позволяют нам изучить взаимосвязи между двумя или более категориальными переменными и получить представление о данных. В этом сообщении блога мы погрузимся в мир таблиц сопряженности, обсудим их важность, различные методы анализа и способы их реализации с помощью Python.

Понимание таблиц непредвиденных обстоятельств.
Прежде чем мы углубимся в примеры кода, давайте быстро рассмотрим, что такое таблицы непредвиденных обстоятельств. Таблица непредвиденных обстоятельств, также известная как перекрестная таблица или перекрестная таблица, отображает распределение переменных по категориям. Он показывает частоту или количество наблюдений, попадающих в различные комбинации категорий.

Метод 1: использование перекрестной таблицы Pandas
Pandas, мощная библиотека манипулирования данными на Python, предоставляет удобный метод под названием crosstab()для создания таблиц непредвиденных обстоятельств. Давайте рассмотрим пример, в котором у нас есть две категориальные переменные: «Пол» и «Профессия», и мы хотим изучить их взаимосвязь.

import pandas as pd
# Create a DataFrame with sample data
data = {'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female'],
        'Occupation': ['Engineer', 'Doctor', 'Teacher', 'Doctor', 'Engineer']}
df = pd.DataFrame(data)
# Create the contingency table using pandas crosstab
contingency_table = pd.crosstab(df['Gender'], df['Occupation'])
print(contingency_table)

Метод 2: Histogramdd Numpy.
Numpy, фундаментальный пакет для научных вычислений на Python, предоставляет функцию histogramdd(), которую также можно использовать для создания таблиц непредвиденных обстоятельств. Этот метод особенно полезен, когда у вас есть числовые данные, которые необходимо разбить на категории.

import numpy as np
# Generate random data
np.random.seed(42)
data_1 = np.random.randint(0, 10, 100)
data_2 = np.random.randint(0, 10, 100)
# Create the contingency table using numpy's histogramdd
contingency_table, _, _ = np.histogramdd([data_1, data_2], bins=(5, 5))
print(contingency_table)

Метод 3: Критерий хи-квадрат на независимость
Тест хи-квадрат — это статистический тест, используемый для определения наличия значимой связи между двумя категориальными переменными. Его можно применять к таблицам сопряженности для оценки независимости переменных. Библиотека scipy в Python предоставляет функцию chi2_contingency()для выполнения этого теста.

from scipy.stats import chi2_contingency
# Create a contingency table
observed = np.array([[10, 20, 30],
                     [40, 50, 60]])
# Perform chi-square test
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)
print("Chi-square statistic:", chi2)
print("p-value:", p)

Визуализация.
Визуализация таблиц сопряженности может обеспечить более четкое понимание взаимосвязей между переменными. Matplotlib, популярная библиотека визуализации данных, может использоваться для создания гистограмм или тепловых карт таблиц непредвиденных обстоятельств.

Таблицы непредвиденных обстоятельств — ценный инструмент для анализа категориальных данных, и Python предоставляет несколько методов для их создания и анализа. В этой статье мы рассмотрели три разных подхода: использование функции crosstab()Pandas, функции histogramdd()Numpy и выполнение теста хи-квадрат на независимость. Дополнительно мы коснулись важности визуализации данных с помощью Matplotlib. Вооружившись этими методами, вы сможете глубже понять свои категориальные данные и принимать обоснованные решения на основе взаимосвязей между переменными.