一个数据列作为整数，另一个作为对象的独立性卡方检验？答案

【问题标题】：Chi-Squared test for independence with one data column as integer and other as object?一个数据列作为整数，另一个作为对象的独立性卡方检验？
【发布时间】：2019-10-04 08:35:49
【问题描述】：

我正在尝试在 python 中对独立性进行假设检验，但我的一个数据列（财务）具有浮点数据类型，而另一列（性别）具有对象数据类型。

我提出了以下假设：何：财务不分性别哈：财务状况与性别有关

我尝试直接使用输入，但出现以下错误： " 无法将字符串转换为浮点数：'female'"

import pandas      as pd
import numpy       as np
import scipy.stats as stats

test = np.array(df['Gender'],df['Finances'])
chi_sq_Stat, p_value, deg_freedom, exp_freq = stats.chi2_contingency(test)

print('Chi-square statistic %3.5f P value %1.6f Degrees of freedom %d' %(chi_sq_Stat, p_value,deg_freedom))

我期待一些 P 值来验证我的假设。

我附上了一张数据集的图片

【问题讨论】：

标签： python pandas chi-squared hypothesis-test statistical-test

【解决方案1】：

尝试将作为名义变量的性别映射为一组固定的数字，如下所示：

gender_mapping = {"male":1 ,"female":0}
df.Gender = df.Gender.map(gender_mapping)
df.head()
Gender  Finances
0   1   1
1   0   2
2   1   3
3   0   2
4   1   3

【讨论】：