ASPP 2024 material
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Pietro Berkes
commit
1f6bc07c51
90 changed files with 91689 additions and 0 deletions
File diff suppressed because it is too large
Load diff
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@ -0,0 +1,316 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "8cc1c960",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Pandas, quick introduction"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "0f55dab1",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "4b377c42",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Pandas introduces a tabular data structure, the DataFrame\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"* Columns can be of any C-native type\n",
|
||||
"* Columns and rows have indices, i.e. labels that identify each column or row"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "ec75edbe",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df = pd.DataFrame(\n",
|
||||
" data = [\n",
|
||||
" ['Anthony', 28, 1.53], \n",
|
||||
" ['Maria', 31, 1.76], \n",
|
||||
" ['Emma', 26, 1.83], \n",
|
||||
" ['Philip', 41, 1.81], \n",
|
||||
" ['Bill', 27, None],\n",
|
||||
" ],\n",
|
||||
" columns = ['name', 'age', 'height'],\n",
|
||||
" index=['A484', 'C012', 'A123', 'B663', 'A377'],\n",
|
||||
")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "37318480",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "fe1c5739",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "dedad6f3",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "e31f21c6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## DataFrame attributes"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "4109f1eb",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "708f9bb5",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "cb2f33b9",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Indexing rows and columns"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "19ef2738",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "8f354ffc",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "94563f03",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "43ab5233",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Examining a column"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "f2cb544c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "86388f86",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "fc081b90",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Filtering"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "263ae06c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "318da062",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "a570023a",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Basic operations are by column (unlike NumPy)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "7260d212",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "49b7057a",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "f5a0f053",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "7e1ffe32",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "7cf9b5d7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Operations on strings"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "b78bc237",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "0236069f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "5761725b",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "ce3d54ad",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "8c5584db",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Adding new columns"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "f6e09176",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "f9a552f0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "2e354ace",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load diff
|
|
@ -0,0 +1,462 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "37957eb0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Combine information across tables: joins and anti-joins"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "b6f949f7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "6a7fcf90",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# \"Load\" some experimental data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "a9450803",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>subject_id</th>\n",
|
||||
" <th>condition_id</th>\n",
|
||||
" <th>response_time</th>\n",
|
||||
" <th>response</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>0.12</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>0.37</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>C2</td>\n",
|
||||
" <td>0.68</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <td>711</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>4.01</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <td>711</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>0.44</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>5</th>\n",
|
||||
" <td>313</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>0.07</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>6</th>\n",
|
||||
" <td>313</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>0.08</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>7</th>\n",
|
||||
" <td>712</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>3.29</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>8</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>0.29</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>9</th>\n",
|
||||
" <td>714</td>\n",
|
||||
" <td>B2</td>\n",
|
||||
" <td>3.32</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>10</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>0.14</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>11</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>C2</td>\n",
|
||||
" <td>0.73</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>12</th>\n",
|
||||
" <td>713</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>5.74</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" subject_id condition_id response_time response\n",
|
||||
"0 312 A1 0.12 LEFT\n",
|
||||
"1 312 A2 0.37 LEFT\n",
|
||||
"2 312 C2 0.68 LEFT\n",
|
||||
"3 711 A1 4.01 RIGHT\n",
|
||||
"4 711 A2 0.44 LEFT\n",
|
||||
"5 313 A1 0.07 RIGHT\n",
|
||||
"6 313 B1 0.08 RIGHT\n",
|
||||
"7 712 A2 3.29 LEFT\n",
|
||||
"8 314 A2 0.29 LEFT\n",
|
||||
"9 714 B2 3.32 RIGHT\n",
|
||||
"10 314 B1 0.14 RIGHT\n",
|
||||
"11 314 C2 0.73 RIGHT\n",
|
||||
"12 713 B1 5.74 LEFT"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"data = pd.DataFrame(\n",
|
||||
" data=[\n",
|
||||
" ['312', 'A1', 0.12, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['312', 'A2', 0.37, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['312', 'C2', 0.68, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['711', 'A1', 4.01, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['711', 'A2', 0.44, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['313', 'A1', 0.07, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['313', 'B1', 0.08, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['712', 'A2', 3.29, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['314', 'A2', 0.29, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['714', 'B2', 3.32, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['314', 'B1', 0.14, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['314', 'C2', 0.73, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['713', 'B1', 5.74, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ],\n",
|
||||
" columns=['subject_id', 'condition_id', 'response_time', 'response'],\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "9f6de0d6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Each experiment belongs to one experimental condition, but the parameters of each condition are not in the table"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "455471d7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"condition_to_orientation = {\n",
|
||||
" 'A1': 0,\n",
|
||||
" 'A2': 0,\n",
|
||||
" 'B1': 45,\n",
|
||||
" 'B2': 45,\n",
|
||||
" 'C1': 90,\n",
|
||||
"}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"condition_to_duration = {\n",
|
||||
" 'A1': 0.1,\n",
|
||||
" 'A2': 0.01,\n",
|
||||
" 'B1': 0.1,\n",
|
||||
" 'B2': 0.01,\n",
|
||||
" 'C1': 0.2,\n",
|
||||
"}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"condition_to_surround = {\n",
|
||||
" 'A1': 'FULL',\n",
|
||||
" 'A2': 'NONE',\n",
|
||||
" 'B1': 'NONE',\n",
|
||||
" 'B2': 'FULL',\n",
|
||||
" 'C1': 'FULL',\n",
|
||||
"}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"condition_to_stimulus_type = {\n",
|
||||
" 'A1': 'LINES',\n",
|
||||
" 'A2': 'DOTS',\n",
|
||||
" 'B1': 'PLAID',\n",
|
||||
" 'B2': 'PLAID',\n",
|
||||
" 'C1': 'WIGGLES',\n",
|
||||
"}\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "5ccfd7e7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Manually adding the condition parameters to the table"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 73,
|
||||
"id": "cc32110c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"data_with_properties = data.copy()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "06263dc6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "b96962b2",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "d6e71b13",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Using a join operation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"id": "d9835d7c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>orientation</th>\n",
|
||||
" <th>duration</th>\n",
|
||||
" <th>surround</th>\n",
|
||||
" <th>stimulus_type</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A1</th>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0.1</td>\n",
|
||||
" <td>FULL</td>\n",
|
||||
" <td>LINES</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A2</th>\n",
|
||||
" <td>0</td>\n",
|
||||
" <td>0.01</td>\n",
|
||||
" <td>NONE</td>\n",
|
||||
" <td>DOTS</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B1</th>\n",
|
||||
" <td>45</td>\n",
|
||||
" <td>0.1</td>\n",
|
||||
" <td>NONE</td>\n",
|
||||
" <td>PLAID</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B2</th>\n",
|
||||
" <td>45</td>\n",
|
||||
" <td>0.01</td>\n",
|
||||
" <td>FULL</td>\n",
|
||||
" <td>PLAID</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>C1</th>\n",
|
||||
" <td>90</td>\n",
|
||||
" <td>0.2</td>\n",
|
||||
" <td>FULL</td>\n",
|
||||
" <td>WIGGLES</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" orientation duration surround stimulus_type\n",
|
||||
"A1 0 0.1 FULL LINES\n",
|
||||
"A2 0 0.01 NONE DOTS\n",
|
||||
"B1 45 0.1 NONE PLAID\n",
|
||||
"B2 45 0.01 FULL PLAID\n",
|
||||
"C1 90 0.2 FULL WIGGLES"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Often, this is done using a spreadsheet\n",
|
||||
"condition_properties = pd.DataFrame(\n",
|
||||
" [condition_to_orientation, condition_to_duration, condition_to_surround, condition_to_stimulus_type],\n",
|
||||
" index=['orientation', 'duration', 'surround', 'stimulus_type'],\n",
|
||||
").T\n",
|
||||
"condition_properties"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "c27ea9f3",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "5e563cd0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "cba9534f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Anti-join: filter out unwanted data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"id": "1cb2bbdb",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# We are given a list of subjects that are outliers and should be disregarded in the analysis\n",
|
||||
"outliers = pd.DataFrame([['711'], ['712'], ['713'], ['714'], ['888']], columns=['subject_id'])"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "e0e2c3c5",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "90d92640",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,814 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "247bbf84",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Split-apply-combine operations for tabular data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "44584190",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "ba193f3f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>subject_id</th>\n",
|
||||
" <th>condition_id</th>\n",
|
||||
" <th>response_time</th>\n",
|
||||
" <th>response</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>0.12</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>0.37</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>C2</td>\n",
|
||||
" <td>0.68</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <td>313</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>0.07</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <td>313</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>0.08</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>5</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>0.29</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>6</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>0.14</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>7</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>C2</td>\n",
|
||||
" <td>0.73</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>8</th>\n",
|
||||
" <td>711</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>4.01</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>9</th>\n",
|
||||
" <td>712</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>3.29</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>10</th>\n",
|
||||
" <td>713</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>5.74</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>11</th>\n",
|
||||
" <td>714</td>\n",
|
||||
" <td>B2</td>\n",
|
||||
" <td>3.32</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" subject_id condition_id response_time response\n",
|
||||
"0 312 A1 0.12 LEFT\n",
|
||||
"1 312 A2 0.37 LEFT\n",
|
||||
"2 312 C2 0.68 LEFT\n",
|
||||
"3 313 A1 0.07 RIGHT\n",
|
||||
"4 313 B1 0.08 RIGHT\n",
|
||||
"5 314 A2 0.29 LEFT\n",
|
||||
"6 314 B1 0.14 RIGHT\n",
|
||||
"7 314 C2 0.73 RIGHT\n",
|
||||
"8 711 A1 4.01 RIGHT\n",
|
||||
"9 712 A2 3.29 LEFT\n",
|
||||
"10 713 B1 5.74 LEFT\n",
|
||||
"11 714 B2 3.32 RIGHT"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"data = pd.DataFrame(\n",
|
||||
" data=[\n",
|
||||
" ['312', 'A1', 0.12, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['312', 'A2', 0.37, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['312', 'C2', 0.68, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['313', 'A1', 0.07, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['313', 'B1', 0.08, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['314', 'A2', 0.29, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['314', 'B1', 0.14, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['314', 'C2', 0.73, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['711', 'A1', 4.01, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['712', 'A2', 3.29, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['713', 'B1', 5.74, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['714', 'B2', 3.32, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ],\n",
|
||||
" columns=['subject_id', 'condition_id', 'response_time', 'response'],\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "8a239e0c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Group-by"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "31eba91e",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"We want to compute the mean response time by condition.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Let's start by doing it by hand, using for loops!"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"id": "e8331039",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"conditions = data['condition_id'].unique()\n",
|
||||
"results_dict = {}\n",
|
||||
"for condition in conditions:\n",
|
||||
" group = data[data['condition_id'] == condition]\n",
|
||||
" results_dict[condition] = group['response_time'].mean()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"results = pd.DataFrame([results_dict], index=['response_time']).T"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"id": "09cb04c4",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>response_time</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A1</th>\n",
|
||||
" <td>1.400000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A2</th>\n",
|
||||
" <td>1.316667</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>C2</th>\n",
|
||||
" <td>0.705000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B1</th>\n",
|
||||
" <td>1.986667</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B2</th>\n",
|
||||
" <td>3.320000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" response_time\n",
|
||||
"A1 1.400000\n",
|
||||
"A2 1.316667\n",
|
||||
"C2 0.705000\n",
|
||||
"B1 1.986667\n",
|
||||
"B2 3.320000"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"results"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "2bc09c66",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"This is a basic operation, and we would need to repeat his pattern a million times!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Pandas and all other tools for tabular data provide a command for performing operations on groups."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 29,
|
||||
"id": "0500cd4a",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x14ff67a90>"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 29,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# df.groupby(column_name) groups a DataFrame by the values in the column\n",
|
||||
"data.groupby('condition_id')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "c5857c4e",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"condition_id\n",
|
||||
"A1 3\n",
|
||||
"A2 3\n",
|
||||
"B1 3\n",
|
||||
"B2 1\n",
|
||||
"C2 2\n",
|
||||
"dtype: int64"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# The group-by object can by used as a DataFrame. \n",
|
||||
"# Operations are executed on each group individually, then aggregated\n",
|
||||
"data.groupby('condition_id').size()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 33,
|
||||
"id": "5c865cc1",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"condition_id\n",
|
||||
"A1 1.400000\n",
|
||||
"A2 1.316667\n",
|
||||
"B1 1.986667\n",
|
||||
"B2 3.320000\n",
|
||||
"C2 0.705000\n",
|
||||
"Name: response_time, dtype: float64"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 33,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"data.groupby('condition_id')['response_time'].mean()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 36,
|
||||
"id": "615a4515",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"condition_id\n",
|
||||
"A1 4.01\n",
|
||||
"A2 3.29\n",
|
||||
"B1 5.74\n",
|
||||
"B2 3.32\n",
|
||||
"C2 0.73\n",
|
||||
"Name: response_time, dtype: float64"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 36,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"data.groupby('condition_id')['response_time'].max()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "b0441458",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Pivot tables"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "3feec98d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"We want to look at response time biases when the subjects respond LEFT vs RIGHT. In principle, we expect them to have the same response time in both cases.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"We compute a summary table with 1) condition_id on the rows; 2) response on the columns; 3) the average response time for all experiments with a that condition and response\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"We can do it with `groupby`, with some table manipulation commands."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 44,
|
||||
"id": "4a8a7d0d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"condition_id response\n",
|
||||
"A1 LEFT 0.120000\n",
|
||||
" RIGHT 2.040000\n",
|
||||
"A2 LEFT 1.316667\n",
|
||||
"B1 LEFT 5.740000\n",
|
||||
" RIGHT 0.110000\n",
|
||||
"B2 RIGHT 3.320000\n",
|
||||
"C2 LEFT 0.680000\n",
|
||||
" RIGHT 0.730000\n",
|
||||
"Name: response_time, dtype: float64"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 44,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"summary = data.groupby(['condition_id', 'response'])['response_time'].mean()\n",
|
||||
"summary"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 45,
|
||||
"id": "e5a645e0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th>response</th>\n",
|
||||
" <th>LEFT</th>\n",
|
||||
" <th>RIGHT</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>condition_id</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A1</th>\n",
|
||||
" <td>0.120000</td>\n",
|
||||
" <td>2.04</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A2</th>\n",
|
||||
" <td>1.316667</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B1</th>\n",
|
||||
" <td>5.740000</td>\n",
|
||||
" <td>0.11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B2</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.32</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>C2</th>\n",
|
||||
" <td>0.680000</td>\n",
|
||||
" <td>0.73</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"response LEFT RIGHT\n",
|
||||
"condition_id \n",
|
||||
"A1 0.120000 2.04\n",
|
||||
"A2 1.316667 NaN\n",
|
||||
"B1 5.740000 0.11\n",
|
||||
"B2 NaN 3.32\n",
|
||||
"C2 0.680000 0.73"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 45,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"summary.unstack(level=1)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "3307fcc6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Pandas has a command called `pivot_table` that can be used to perform this kind of operation straightforwardly."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 47,
|
||||
"id": "8941edfe",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th>response</th>\n",
|
||||
" <th>LEFT</th>\n",
|
||||
" <th>RIGHT</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>condition_id</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A1</th>\n",
|
||||
" <td>0.120000</td>\n",
|
||||
" <td>2.04</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A2</th>\n",
|
||||
" <td>1.316667</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B1</th>\n",
|
||||
" <td>5.740000</td>\n",
|
||||
" <td>0.11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B2</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.32</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>C2</th>\n",
|
||||
" <td>0.680000</td>\n",
|
||||
" <td>0.73</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"response LEFT RIGHT\n",
|
||||
"condition_id \n",
|
||||
"A1 0.120000 2.04\n",
|
||||
"A2 1.316667 NaN\n",
|
||||
"B1 5.740000 0.11\n",
|
||||
"B2 NaN 3.32\n",
|
||||
"C2 0.680000 0.73"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 47,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"data.pivot_table(index='condition_id', columns='response', values='response_time', aggfunc='mean')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 59,
|
||||
"id": "a7d1d998",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead tr th {\n",
|
||||
" text-align: left;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th colspan=\"2\" halign=\"left\">mean</th>\n",
|
||||
" <th colspan=\"2\" halign=\"left\">std</th>\n",
|
||||
" <th colspan=\"2\" halign=\"left\">count</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>response</th>\n",
|
||||
" <th>LEFT</th>\n",
|
||||
" <th>RIGHT</th>\n",
|
||||
" <th>LEFT</th>\n",
|
||||
" <th>RIGHT</th>\n",
|
||||
" <th>LEFT</th>\n",
|
||||
" <th>RIGHT</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>condition_id</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A1</th>\n",
|
||||
" <td>0.120000</td>\n",
|
||||
" <td>2.04</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2.786001</td>\n",
|
||||
" <td>1.0</td>\n",
|
||||
" <td>2.0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>A2</th>\n",
|
||||
" <td>1.316667</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.709425</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.0</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B1</th>\n",
|
||||
" <td>5.740000</td>\n",
|
||||
" <td>0.11</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.042426</td>\n",
|
||||
" <td>1.0</td>\n",
|
||||
" <td>2.0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>B2</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.32</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>C2</th>\n",
|
||||
" <td>0.680000</td>\n",
|
||||
" <td>0.73</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.0</td>\n",
|
||||
" <td>1.0</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" mean std count \n",
|
||||
"response LEFT RIGHT LEFT RIGHT LEFT RIGHT\n",
|
||||
"condition_id \n",
|
||||
"A1 0.120000 2.04 NaN 2.786001 1.0 2.0\n",
|
||||
"A2 1.316667 NaN 1.709425 NaN 3.0 NaN\n",
|
||||
"B1 5.740000 0.11 NaN 0.042426 1.0 2.0\n",
|
||||
"B2 NaN 3.32 NaN NaN NaN 1.0\n",
|
||||
"C2 0.680000 0.73 NaN NaN 1.0 1.0"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 59,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"(\n",
|
||||
" data\n",
|
||||
" .pivot_table(\n",
|
||||
" index='condition_id', \n",
|
||||
" columns='response', \n",
|
||||
" values='response_time', \n",
|
||||
" aggfunc=['mean', 'std', 'count'],\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "a770b812",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "0234ccf2",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "0c77c2dc",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,335 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "247bbf84",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Split-apply-combine operations for tabular data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "44584190",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "ba193f3f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>subject_id</th>\n",
|
||||
" <th>condition_id</th>\n",
|
||||
" <th>response_time</th>\n",
|
||||
" <th>response</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>0.12</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>0.37</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td>312</td>\n",
|
||||
" <td>C2</td>\n",
|
||||
" <td>0.68</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <td>313</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>0.07</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <td>313</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>0.08</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>5</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>0.29</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>6</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>0.14</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>7</th>\n",
|
||||
" <td>314</td>\n",
|
||||
" <td>C2</td>\n",
|
||||
" <td>0.73</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>8</th>\n",
|
||||
" <td>711</td>\n",
|
||||
" <td>A1</td>\n",
|
||||
" <td>4.01</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>9</th>\n",
|
||||
" <td>712</td>\n",
|
||||
" <td>A2</td>\n",
|
||||
" <td>3.29</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>10</th>\n",
|
||||
" <td>713</td>\n",
|
||||
" <td>B1</td>\n",
|
||||
" <td>5.74</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>11</th>\n",
|
||||
" <td>714</td>\n",
|
||||
" <td>B2</td>\n",
|
||||
" <td>3.32</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" subject_id condition_id response_time response\n",
|
||||
"0 312 A1 0.12 LEFT\n",
|
||||
"1 312 A2 0.37 LEFT\n",
|
||||
"2 312 C2 0.68 LEFT\n",
|
||||
"3 313 A1 0.07 RIGHT\n",
|
||||
"4 313 B1 0.08 RIGHT\n",
|
||||
"5 314 A2 0.29 LEFT\n",
|
||||
"6 314 B1 0.14 RIGHT\n",
|
||||
"7 314 C2 0.73 RIGHT\n",
|
||||
"8 711 A1 4.01 RIGHT\n",
|
||||
"9 712 A2 3.29 LEFT\n",
|
||||
"10 713 B1 5.74 LEFT\n",
|
||||
"11 714 B2 3.32 RIGHT"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"data = pd.DataFrame(\n",
|
||||
" data=[\n",
|
||||
" ['312', 'A1', 0.12, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['312', 'A2', 0.37, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['312', 'C2', 0.68, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['313', 'A1', 0.07, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['313', 'B1', 0.08, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['314', 'A2', 0.29, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['314', 'B1', 0.14, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['314', 'C2', 0.73, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['711', 'A1', 4.01, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ['712', 'A2', 3.29, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['713', 'B1', 5.74, 'LEFT'],\n",
|
||||
" ['714', 'B2', 3.32, 'RIGHT'],\n",
|
||||
" ],\n",
|
||||
" columns=['subject_id', 'condition_id', 'response_time', 'response'],\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "8a239e0c",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Group-by"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "31eba91e",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"We want to compute the mean response time by condition.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Let's start by doing it by hand, using for loops!"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "ff3f890b",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "805d04c7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "2bc09c66",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"This is a basic operation, and we would need to repeat his pattern a million times!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Pandas and all other tools for tabular data provide a command for performing operations on groups."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "dcc8c9c7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "818b8346",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "b0441458",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Pivot tables"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "3feec98d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"We want to look at response time biases when the subjects respond LEFT vs RIGHT. In principle, we expect them to have the same response time in both cases.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"We compute a summary table with 1) condition_id on the rows; 2) response on the columns; 3) the average response time for all experiments with a that condition and response\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"We can do it with `groupby`, with some table manipulation commands."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "04f6ff60",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "62600721",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "3307fcc6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Pandas has a command called `pivot_table` that can be used to perform this kind of operation straightforwardly."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "a770b812",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "0234ccf2",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "0c77c2dc",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load diff
|
|
@ -0,0 +1,320 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "247bbf84",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Window functions for tabular data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "44584190",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "83bbd275",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Load experimental data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "88b9e189",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df = pd.read_csv('timed_responses.csv', index_col=0)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "987a3518",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>subject_id</th>\n",
|
||||
" <th>time (ms)</th>\n",
|
||||
" <th>response</th>\n",
|
||||
" <th>accuracy</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>574</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" <td>540</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" <td>0.04</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1190</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>552</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" <td>0.43</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1895</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>1036</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" <td>0.36</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>53</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" <td>257</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" <td>0.11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>158</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>743</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" <td>0.32</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>551</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" <td>619</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" <td>0.25</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1602</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>43</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" <td>0.65</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>413</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>471</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" <td>0.80</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>785</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>121</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" <td>0.10</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1393</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>903</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" <td>0.33</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>629</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>353</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" <td>0.17</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1829</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" <td>768</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" <td>0.26</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>902</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" <td>1093</td>\n",
|
||||
" <td>LEFT</td>\n",
|
||||
" <td>0.34</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1486</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" <td>RIGHT</td>\n",
|
||||
" <td>0.29</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" subject_id time (ms) response accuracy\n",
|
||||
"574 3 540 RIGHT 0.04\n",
|
||||
"1190 2 552 LEFT 0.43\n",
|
||||
"1895 2 1036 LEFT 0.36\n",
|
||||
"53 3 257 RIGHT 0.11\n",
|
||||
"158 2 743 RIGHT 0.32\n",
|
||||
"551 3 619 LEFT 0.25\n",
|
||||
"1602 1 43 RIGHT 0.65\n",
|
||||
"413 1 471 LEFT 0.80\n",
|
||||
"785 1 121 LEFT 0.10\n",
|
||||
"1393 2 903 RIGHT 0.33\n",
|
||||
"629 2 353 LEFT 0.17\n",
|
||||
"1829 3 768 RIGHT 0.26\n",
|
||||
"902 1 1093 LEFT 0.34\n",
|
||||
"1486 2 3 RIGHT 0.29"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "5c41cd93",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Split-apply-combine operations return one aggregated value per group"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "0234ccf2",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.groupby('subject_id')['accuracy'].max()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "2b2a1796",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "2bb99152",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# However, for some calculations we need to have a value per row\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"For example: for each subject, rank the responses by decreasing accuracy"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "3aed0755",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "17f3d40f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# In many cases, a window functions is combined with a sorting operation\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"For example: for each subject, count the number of \"LEFT\" responses up until any moment in the experiment"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "67efdd56",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "a00b4f39",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Window functions are also useful to compute changes in the data for each group\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"In this case, the window function often uses the `shift(n)` method that lags the data by `n` rows"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "e553c17f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "f2973e3d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "c9ca46b0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.3"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
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