使用python 批量 配对t检验 医学 基础研究 数据分析

需要excel数据源文件的请去http://download.csdn.net/download/camelbrand/10216783下载，只保留少数列的数据，剩余的2000多个数据已经被我删除了。

帮学医的同学弄完一个python数据处理的程序，怕以后忘记了，记录下来

t检验是计量资料的假设检验中最为简单常用的，当样本含量n较小时，比如n小于60。配对t检验又称成对t检验，适用于配对设计的计量资料。配对设计是将受试对象按照某些重要特征，如可疑混杂因素性别等配成对子，每对中的两个受试对象随机分配到两处理组。

要计算的部分数据如下，从列LINC01587开始，一共有2027列数据：

其中Solid Tissue Normal和Primary Tumor是一对，如第2行和第3行是一对，第4行和第5行是一对，以此类推。需要完成的工作是从LINC01587开始，计算该列的数据的差异有无统计学意义。通常使用的spss工具来计算，安装IBM SPSS Statics之后，先来个demo学习计算LINC01587演示下。

1.启动IBM SPSS Statics，选择输入数据，点击确定

2.弹出界面中，新建变量视图，如下图所示填入参数Solid代表Solid Tissue Normal

Primary代表Primary Tumor，然后点击数据视图

按照上面的表格数据，将列LINC01587以此填入，如下图所示，其中0E-13表示为0

3.点击分析，选择比较均值，然后选择配对样本T检验

 

弹出界面中，按下键盘上的Ctrl键，然后依次选中左边红色框内的Solid和Primary，然后点击右边红框内的的箭头

 

如上图所示，点击确定，SPSS输出计算结果如下，其中右下角红色框内的是我们需要的结果。

上图计算得到的p值是0.188。

第一个表格是数据的基本描述。

第二个是数据前后变化的相关系数，那个概率P值是相关系数的概率值，概率大于显著性水平0.05，则说明数据变化前后没有显著的线性变化，线性相关程度较弱。

第三个表格是数据相减后与0的比较，通过概率值为0，小于显著性水平0.05，则拒绝原假设，相减的差值与0有较大差别，则表明数据变化前后有显著的变化。

 

但是数据源有2027列数据都需要计算，工作量巨大，可以考虑使用python来完成这部分工作。

那么我们设计python程序需要完成的工作包括：

1.打开excel数据文件，并读取文件数据

2.依次对所有列数据进行计算，并输出p值计算结果。

地址为http://blog.csdn.net/hjh00/article/details/48530183的博客，最后一部分内容给出了如何使用python完成配对t检验的程序

使用python开发程序，首先需要安装python，本人的电脑上已经安装了python的开发环境，具体配置参考python教程（按照这个教程一步一步来学习入门）https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

配置好python之后，在windows CMD命令行输入python，显示我的python版本号是 Python 3.6.1

上面博客给出的配对t检验计算程序如下图，但是安装好python之后，可能电脑上并没有scipy.stats，为了安装scipy（后面部门的excel处理功能可能也没有安装），可以参考网址：

https://www.cnblogs.com/babyfei/p/7080047.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

安装好python开发环境之后，要完成上面SPSS计算的工作，我们只需要列出下，加了#号的都是注释，不会执行，我的程序只是把列表变量a和b替换成列LINC01587的数据，其中a是Solid Tissue Normal，b代表Primary Tumor

# http://blog.csdn.net/hjh00/article/details/48530183
from scipy.stats import ttest_rel  
#a = [3,4,1,1,1,3,3,6,5,1,4,5,4,4,3,6,7,7,7,8]  
#b = [7,6,7,8,7,6,5,6,4,2,5,4,3,6,7,5,4,3,8,7]  
a = [0.1934107598010,0.0894060200161,0.0718704187628,0.3608183477340,0.0367125061353,0,0.1279727464080,0]
b=  [0,0.0736396246482,0.0427039152731,0,0.0701365405069,0.0104761411961,0.1097963382500,0.0093947227584]
t,p=ttest_rel(a,b)  
print (t  )
print (p  )

执行上面的程序，分别打印t和p，红色框内的p值与上面SPSS计算的p值结果一致：

那么接下来的工作只需要设计使用python对excel文件进行处理的部分了，我的代码如下（实际调试我使用了软件Geany作为编辑器，可以很方便的编辑和运行python程序）：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import  xdrlib ,sys
import xlrd
from scipy.stats import ttest_rel  

#打开excel文件
def open_excel(file= 'test.xlsx'):
    try:
        data = xlrd.open_workbook(file)
        return data
    except Exception as e:
        print (str(e))

#根据名称获取Excel表格中的数据   参数:file：Excel文件路径     colnameindex：表头列名所在行的索引  ，by_name：Sheet1名称
def excel_table_byname(file= 'test.xlsx', colnameindex=0, by_name=u'Sheet1'):    
    data = open_excel(file) #打开excel文件
    table = data.sheet_by_name(by_name) #根据sheet名字来获取excel中的sheet
    nrows = table.nrows #行数 
    nCol = table.ncols  #列数
    print("row count is",nrows)
    print("colume count is",nCol)
    colnames = table.row_values(colnameindex) #某一行数据 
    list =[] #装读取结果的序列
    for rownum in range(0, nrows): #遍历每一行的内容
         row = table.row_values(rownum) #根据行号获取行
         if row: #如果行存在
             app = [] #一行的内容
             for i in range(len(colnames)): #一列列地读取行的内容
                app.append(row[i])
             list.append(app) #装载数据
           
    return list
    
def get_col(table,col,fstStr):
    listdata = []
    #sprint(col,type(col))
    for row in table:
        if(row[0]==fstStr):
            listdata.append(row[col])        
    return listdata            

#主函数
def main():
   tables = excel_table_byname()
   f = open("./excel.txt", 'w+')  
   print("main function", file=f)
   print(type(tables), file=f) 
   TotalCol = len(tables[0])  
   #for row in tables:
       #print (row)
   p_result = [];   
   for n in range(8,TotalCol):
       print("calculate",n, file=f)       
       list1 = get_col(tables,n,"Solid Tissue Normal")
       list2 = get_col(tables,n,"Primary Tumor")
       t,p=ttest_rel(list1,list2)
       p_result.append(p)  
   print("calc over", file=f)
   print(p_result, file=f)
if __name__=="__main__":
    main()

针对其他格式不一致的表格，改程序未必生效，比较关键的参数是38行row[0]中的0，以及52行的数字8，都是根据excel表内容自定义写入的。

print(xxx,file=f)的结果会输出到python程序文件所在目录的excel.txt文本文档中，输出结果如下，最后一行就是从LINC01587列开始计算的p值，nan表示该列数据计算的p无效

main function
<class 'list'>
calculate 8
calculate 9
calculate 10
calculate 11
calculate 12
calculate 13
calc over
[0.18763370952460945, 0.6178834746354206, 0.45183198301444494, nan, nan, 0.3665736965096091]

后续还可以直接使用python将计算结果写入excel表中，我这里只做到了通过txt文本打印输出。如果有时间，可以继续开发研究一下。

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