无法更改数据类型以通过统计CDF函数

问题描述

我有一个包含4列的数据框：sample_means，sample_size，MW_wind_speed和sample_stdev。根据这些值，我计算出了一个测试统计信息（“ test_stat”），我希望将其传递给stats包CDF函数（请参阅代码的最后一行），以计算数据帧中每一行的p值。但是，我在最后一行说到错误：

“类型错误：int对象不可下标”

我不能更改test_stat数据的类型，因为它是一个系列，所以我不确定该怎么做。我该如何调整数据以使我通过CDF函数？

#define data from columns of the dataframe
sample_means = new_df['sample_mean']
sample_size = new_df['sample_size']
MW_wind_speed = new_df['MW_wind_speed']
sample_stdev = new_df['sample_stdev']

#calculate s value and z_value
s_x = sample_stdev/(np.sqrt(sample_size-1))
test_stat = (np.abs(sample_means - MW_wind_speed))/s_x

#calculate p-values by passing z value through CDF function
from scipy.stats import norm
p_values = 2[1-norm.cdf(test_stat)]

解决方法

以下是解决此问题的好方法！我认为类型的问题是我不包括2 *（1-norm.cdf（test_stat））

#calculate s value and z_value
s_x = sample_stdev/(np.sqrt(sample_size-1))
z_value = (np.abs(sample_means - MW_wind_speed))/s_x

new_df['s_value'] = s_x
new_df['test_statistic'] = test_stat

new_df = new_df.dropna()

#make a a t distribution object for t with 10 deg of freedom (best approximation)
t_dist = stats.t(10)
cdf_values = t_dist.cdf(test_stat)
p_values = 2*(1-cdf_values)