Python中循环内高效执行统计比较的方法（高效.循环.执行.统计.方法...）

Python中循环内高效执行统计比较的方法

本教程旨在解决Python中对大量配对数据集进行重复统计比较的效率问题。通过将相关数据向量组织成列表或字典，结合循环结构，可以自动化地执行如Wilcoxon符号秩检验等统计测试，避免冗余代码，提高代码的可维护性和扩展性。

在数据分析和科学研究中，我们经常需要对多组数据进行相似的统计比较。例如，可能需要对多个配对样本（如治疗前后、不同区域的测量值）进行非参数检验。当数据集数量庞大时，手动为每一对数据编写统计测试代码将变得极其繁琐且容易出错。本文将介绍如何利用python的循环结构和数据组织策略，高效地实现这一目标。

场景描述

假设我们有两组相关的数值向量，每组包含多个子类别。例如，hc_mcp, hc_pct, ..., 和 tw_mcp, tw_pct, ...。我们希望对每个对应的向量对（如 hc_mcp 与 tw_mcp，hc_pct 与 tw_pct 等）执行Wilcoxon符号秩检验，并收集每个测试的P值。

原始数据示例如下：

hc_mcp = [0.45, 0.43, 0.46, 0.46, 0.45, 0.39, 0.48, 0.47, 0.50, 0.45, 0.47, 0.47, 0.46]
hc_pct = [0.44, 0.48, 0.45, 0.46, 0.47, 0.37, 0.56, 0.46, 0.49, 0.53, 0.46, 0.47, 0.48]
hc_gcc = [0.51, 0.56, 0.57, 0.54, 0.55, 0.58, 0.51, 0.54, 0.55, 0.54, 0.55, 0.53, 0.54]
hc_bcc = [0.56, 0.62, 0.64, 0.63, 0.60, 0.65, 0.60, 0.64, 0.64, 0.61, 0.63, 0.58, 0.63]
hc_scc = [0.68, 0.73, 0.74, 0.71, 0.72, 0.73, 0.70, 0.72, 0.72, 0.72, 0.71, 0.67, 0.73]

tw_mcp = [0.47, 0.46, 0.44, 0.48, 0.45, 0.45, 0.46, 0.44, 0.47, 0.46, 0.50, 0.49, 0.48]
tw_pct = [0.46, 0.48, 0.45, 0.48, 0.47, 0.45, 0.46, 0.43, 0.43, 0.49, 0.49, 0.47, 0.44]
tw_gcc = [0.56, 0.56, 0.55, 0.57, 0.52, 0.56, 0.53, 0.55, 0.55, 0.55, 0.56, 0.55, 0.56]
tw_bcc = [0.62, 0.63, 0.60, 0.63, 0.61, 0.63, 0.62, 0.63, 0.63, 0.62, 0.63, 0.61, 0.65]
tw_scc = [0.71, 0.70, 0.70, 0.71, 0.68, 0.74, 0.72, 0.73, 0.70, 0.68, 0.69, 0.70, 0.71]

如果采用手动方式，代码会是这样：

from scipy.stats import wilcoxon

# 手动执行，代码冗余
# res_mcp = wilcoxon(hc_mcp, tw_mcp)
# p_mcp = res_mcp.pvalue

# res_pct = wilcoxon(hc_pct, tw_pct)
# p_pct = res_pct.pvalue
# ...以此类推，当有几十甚至上百对数据时，这种方式不可取。

解决方案：使用列表组织数据并循环

最直接且推荐的方法是将相关的向量组织到列表中。关键在于确保在不同的列表中，对应进行比较的向量位于相同的索引位置。

导入必要的库：我们将使用scipy.stats中的wilcoxon函数。
```
from scipy.stats import wilcoxon
```
组织数据向量：将属于同一组（例如所有hc_开头的向量）的向量放入一个列表，另一组（所有tw_开头的向量）放入另一个列表。确保它们的顺序是对应的。
```
# 假设这些向量已经定义如上
# hc_mcp, hc_pct, ..., tw_mcp, tw_pct, ...

list_hc = [hc_mcp, hc_pct, hc_gcc, hc_bcc, hc_scc]
list_tw = [tw_mcp, tw_pct, tw_gcc, tw_bcc, tw_scc]
```

循环进行统计比较：使用for循环遍历列表的索引，每次迭代取出对应位置的两个向量进行统计测试。

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# 用于存储P值的列表
p_values = []
statistic_values = [] # 可以同时存储统计量

# 遍历列表索引
for i in range(len(list_hc)):
    # 从两个列表中取出对应的向量
    data_hc = list_hc[i]
    data_tw = list_tw[i]

    # 执行Wilcoxon符号秩检验
    result = wilcoxon(data_hc, data_tw)

    # 存储P值和统计量
    p_values.append(result.pvalue)
    statistic_values.append(result.statistic)

print("计算得到的P值列表:", p_values)
print("计算得到的统计量列表:", statistic_values)

这种方法的核心优势在于其简洁性和可扩展性。即使有上百对向量，代码结构也保持不变，只需确保初始列表的正确构建。

进阶：使用字典进行更灵活的数据管理

如果数据对的命名规则更复杂，或者需要根据名称而不是严格的顺序来匹配数据，可以使用字典来组织数据。这提供了更大的灵活性。

组织数据向量到字典：使用一个共同的标识符（如'mcp', 'pct'等）作为字典的键。

data_hc_dict = {
    'mcp': hc_mcp,
    'pct': hc_pct,
    'gcc': hc_gcc,
    'bcc': hc_bcc,
    'scc': hc_scc
}

data_tw_dict = {
    'mcp': tw_mcp,
    'pct': tw_pct,
    'gcc': tw_gcc,
    'bcc': tw_bcc,
    'scc': tw_scc
}

循环进行统计比较：遍历其中一个字典的键，然后使用这些键从两个字典中提取对应的向量。

p_values_dict = {} # 存储P值的字典，键为子类别名称

for key in data_hc_dict.keys():
    if key in data_tw_dict: # 确保在另一个字典中也存在对应的键
        data_hc = data_hc_dict[key]
        data_tw = data_tw_dict[key]

        result = wilcoxon(data_hc, data_tw)
        p_values_dict[key] = result.pvalue
    else:
        print(f"警告: '{key}' 在 data_tw_dict 中未找到对应数据。")

print("计算得到的P值字典:", p_values_dict)

字典方法在数据项不总是按固定顺序排列，或需要更明确的命名关联时特别有用。

注意事项

数据对齐的准确性：无论是使用列表的索引还是字典的键，确保进行比较的两个向量确实是逻辑上配对的，这是统计分析有效性的基石。
变量命名与动态访问：避免使用字符串格式化（如 globals()['hc_%s' % rois]）来动态访问全局变量。这种做法通常被认为是糟糕的编程习惯，因为它降低了代码的可读性、可维护性，并可能引入安全风险。将数据组织到列表或字典中是更Pythonic且安全高效的解决方案。
统计测试的选择：本教程以Wilcoxon符号秩检验为例，但原理适用于任何需要对配对数据进行操作的统计函数（如scipy.stats.ttest_rel进行配对t检验）。请根据您的数据特性和研究问题选择合适的统计方法。
结果存储与后续分析：将P值或其他统计结果存储在列表或字典中，便于后续的数据处理、多重比较校正（如Bonferroni校正、FDR校正）和结果报告。

总结

通过将相关的数值向量组织成列表或字典，并结合Python的循环结构，我们可以优雅且高效地处理大量配对数据的统计比较任务。这种方法不仅避免了冗余代码，提高了开发效率，还增强了代码的可读性和可维护性，是进行大规模数据统计分析的推荐实践。正确的数据组织是实现自动化和可扩展统计分析的关键。

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