改变Python中Mann-Kendall测试的显著性水平

Question

我需要为大型水文数据集计算Mann-Kendall(4381个子流域的最大流量值(。每个子流域有70个最大值。我需要0.1的显著性水平，而不是默认的0.05。

以下是我的数据：

"sub" "max"
1  2.195
1  3.753
1  2.941
1  2.152
1  3.363
...    ...
4381  0.532
4381  1.108
4381  0.977
4381  0.483
4381  0.435

这是我的剧本：

import pymannkendall as mk
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
# naming input and output
in_fname = 'noyear.csv'
out_fname = 'mannkendall3.csv'
# reading csv file
print("reading from file...")
raw = pd.read_csv(in_fname, sep=';', header=0)

# naming columns and converting to strings
sub = raw['sub']
max = raw['max']
raw['sub'] = raw['sub'].astype(str)
# creating DataFrame
out_tbl = pd.DataFrame(data={'sub': sub, 'max': max})
# applying MK
df_mk=out_tbl.groupby(sub)['max'].agg(mk.original_test(alpha =0.1)).reset_index()
# creating csv with output
df_mk.to_csv(out_fname, index=False, sep=';')

当这样做时，我得到以下错误：

Traceback (most recent call last):
File "/Users/user/Desktop/PyCharmProject/mann-kendall3.py", line 24, in <module>
df_mk=out_tbl.groupby(sub)['max'].agg(mk.original_test(alpha = 0.1)).reset_index()
TypeError: original_test() missing 1 required positional argument: 'x_old'

x_old是什么？在这种情况下，它应该去哪里？我是一个初学者，所以任何提示都将不胜感激！

Answer 1

我想我们谈论的是pyMannKendall版本1.4.2

original_test的文档行与实际代码略有出入。在help(mk.original_test)返回的描述中，我们可以将x视为输入参数：

Input:
x: a vector (list, numpy array or pandas series) data
alpha: significance level (0.05 default)

但是函数签名是def original_test(x_old, alpha = 0.05)(请参阅github上的代码(。这里x_old是输入向量，在doc中被称为x。此参数是必需的，在调用函数时不能省略。因此，应用Mann-Kendall测试的线路可能需要更新如下：

# applying MK
df_mk = out_tbl.groupby(sub)['max'].agg(lambda x: mk.original_test(x, alpha=0.1)).reset_index()

或者我们可以使用partial来产生一个新的函数，它将向量作为单个参数：

from functools import partial
df_mk = out_tbl.groupby(sub)['max'].agg(partial(mk.original_test, alpha=0.1)).reset_index()