mean_qi median_qi mean_ci

数値変数の点推定と区間推定

概要

R言語の ggdist::mean_qi() をオマージュした数値変数の点推定と区間推定を行う関数です。

mean_qi(
    data: Union[IntoFrameT, SeriesT],
    width: float = 0.975,
    interpolation: str = 'midpoint',
    to_native: bool = True
)
mean_qi(
    data: Union[IntoFrameT, SeriesT],
    width: float = 0.975,
    interpolation: str = 'midpoint',
    to_native: bool = True
)

median_qi(
    data: Union[IntoFrameT, IntoSeriesT],
    width: float = 0.975,
    interpolation: str = 'midpoint',
    to_native: bool = True
)

mean_ci(
    data: Union[IntoFrameT, IntoSeriesT],
    width: float = 0.975,
    to_native: bool = True
)

引数 Argument

• data：IntoFrameT or IntoSeriesT（必須）
  入力データ。narwhals が受け入れ可能な DataFrame もしくは Series 互換オブジェクト （例：pandas.DataFrame、polars.DataFrame、pyarrow.Table）を指定できます。
• width：float
  　分位点区間の幅、もしくは信頼区間の計算に用いる信頼係数。
• to_native: bool
  True の場合、入力と同じ型のデータフレーム（e.g. pandas / polars / pyarrow）を返します。
  False の場合、narwhals.DataFrame を返します。デフォルトは True で、to_native = False は、主にライブラリ内部での利用や、バックエンドに依存しない後続処理を行う場合を想定したオプションです。

使用例 Examples

import py4stats as py4st
import pandas as pd
from palmerpenguins import load_penguins
penguins = load_penguins() # サンプルデータの読み込み

print(py4st.mean_qi(penguins['bill_length_mm']).round(2))
#>          variable   mean  lower  upper
#> 0  bill_length_mm  43.92   34.8   53.1


print(py4st.median_qi(penguins['bill_length_mm']).round(2))
#>          variable  median  lower  upper
#> 0  bill_length_mm   44.45   34.8   53.1

print(py4st.mean_ci(penguins['bill_length_mm']).round(2))
#>          variable   mean  lower  upper
#> 0  bill_length_mm  43.92  43.26  44.58

print(py4st.mean_ci(penguins[['bill_length_mm', 'bill_depth_mm']]).round(2))
#>          variable   mean  lower  upper
#> 0  bill_length_mm  43.92  43.26  44.58
#> 1   bill_depth_mm  17.15  16.91  17.39

print(penguins.groupby('species')[['bill_length_mm']].apply(py4st.median_qi).round(2))
#>                    variable  median  lower  upper
#> species                                          
#> Adelie    0  bill_length_mm   38.80  34.05  44.10
#> Chinstrap 0  bill_length_mm   49.55  42.45  55.00
#> Gentoo    0  bill_length_mm   47.30  42.65  53.85

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