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विषयों का non-random असाइनमेंट

एक एग्रीकल्चरल फर्म एक प्रयोग कर रही है ताकि यह मापा जा सके कि अलग-अलग तरह की घास खिलाने से भेड़ों का वजन कैसे प्रभावित होता है। उन्होंने आपसे प्रयोग को सही तरह से सेट करने में मदद माँगी है। उनके एक मैनेजर ने कहा है कि आप DataFrame की टॉप 250 पंक्तियाँ लेकर subject assignment कर सकते हैं और वह ठीक रहेगा.

आपका काम है अपनी विश्लेषणात्मक स्किल्स का उपयोग करके दिखाना कि यह अच्छा विचार क्यों नहीं हो सकता। non-random असाइनमेंट करें: पहले 250 रोज़ को एक ग्रुप में रखें और बाकियों को दूसरे में, और फिर descriptive statistics में अंतर देखें.

आपको weights नाम का DataFrame मिला है, जिसमें भेड़ों के weight का एक कॉलम है और एक यूनिक id कॉलम है.

numpy और pandas क्रमशः np और pd के रूप में इंपोर्ट किए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Experimental Design

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • DataFrame slicing का उपयोग करके weights की पहली 250 पंक्तियाँ group1_non_rand में रखें और बाकी को group2_non_rand में रखें.
  • दोनों ग्रुप्स की descriptive statistics निकालें और उन्हें एक ही DataFrame में concatenate करें.
  • प्रिंट करके अंतर देखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Non-random assignment
group1_non_rand = ____
group2_non_rand = ____

# Compare descriptive statistics of groups
compare_df_non_rand = ____([group1_non_rand['weight'].____, group2_non_rand['weight'].____], axis=1)
compare_df_non_rand.columns = ['group1', 'group2']

# Print to assess
print(____)
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