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ks_test_fl()

  • Artigo

Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

A função ks_test_fl() é uma UDF (função definida pelo usuário) que executa o Teste de Kolmogorov Smirnov.

Pré-requisitos

  • O plug-in Python deve ser habilitado no cluster. Isso é necessário para o Python embutido usado na função.

Sintaxe

T | invoke ks_test_fl(dados1, dados2 ,test_statistic p_value,)

Saiba mais sobre as convenções de sintaxe.

Parâmetros

Nome Digitar Obrigatória Descrição
dados1 string ✔️ O nome da coluna que contém o primeiro conjunto de dados a ser usado para o teste.
dados2 string ✔️ O nome da coluna que contém o segundo conjunto de dados a ser usado para o teste.
test_statistic string ✔️ O nome da coluna para armazenar o valor da estatística de teste para os resultados.
p_value string ✔️ O nome da coluna para armazenar o valor-p para os resultados.

Definição de função

Você pode definir a função inserindo seu código como uma função definida por consulta ou criando-a como uma função armazenada em seu banco de dados, da seguinte maneira:

Defina a função usando a instrução let a seguir. Nenhuma permissão é necessária.

Importante

Uma instrução let não pode ser executada sozinha. Ele deve ser seguido por uma instrução de expressão tabular. Para executar um exemplo funcional de ks_test_fl(), consulte Exemplo.

let ks_test_fl = (tbl:(*), data1:string, data2:string, test_statistic:string, p_value:string)
{
    let kwargs = bag_pack('data1', data1, 'data2', data2, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        data1 = kargs["data1"]
        data2 = kargs["data2"]
        test_statistic = kargs["test_statistic"]
        p_value = kargs["p_value"]
        def func(row):
            statistics = stats.ks_2samp(row[data1], row[data2])
            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.

Exemplo

O exemplo a seguir usa o operador invoke para executar a função.

Para usar uma função definida por consulta, invoque-a após a definição da função inserida.

let ks_test_fl = (tbl:(*), data1:string, data2:string, test_statistic:string, p_value:string)
{
    let kwargs = bag_pack('data1', data1, 'data2', data2, 'test_statistic', test_statistic, 'p_value', p_value);
    let code = ```if 1:
        from scipy import stats
        data1 = kargs["data1"]
        data2 = kargs["data2"]
        test_statistic = kargs["test_statistic"]
        p_value = kargs["p_value"]
        def func(row):
            statistics = stats.ks_2samp(row[data1], row[data2])
            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, sample2:dynamic) [
'Test #1', dynamic([23.64, 20.57, 20.42]), dynamic([27.1, 22.12, 33.56]),
'Test #2', dynamic([20.85, 21.89, 23.41]), dynamic([35.09, 30.02, 26.52]),
'Test #3', dynamic([20.13, 20.5, 21.7, 22.02]), dynamic([32.2, 32.79, 33.9, 34.22])
]
| extend test_stat= 0.0, p_val = 0.0
| invoke ks_test_fl('sample1', 'sample2', 'test_stat', 'p_val')

Saída

ID amostra1 amostra2 test_stat p_val
Teste #1 [23.64, 20.57, 20.42] [27.1, 22.12, 33.56] 0.66666666666666674 0.3197243332709643
Teste #2 [20.85, 21.89, 23.41] [35.09, 30.02, 26.52] 1 0.03262165165202116
Teste #3 [20.13, 20.5, 21.7, 22.02] [32.2, 32.79, 33.9, 34.22] 1 0.01106563701580386