<think>我们遇到了一个错误：`fisher_exact() got an unexpected keyword argument 'replicates'`。这个错误通常发生在使用的SciPy版本低于1.4.0，因为在SciPy 1.4.0之前，`fisher_exact`函数并不支持`replicates`参数（实际上，在1.4.0版本中引入了`simulate_p_value`和`replicates`参数来处理大于2x2的列联表）。
在旧版本中，`fisher_exact`只能处理2x2的列联表，并且没有`simulate_p_value`和`replicates`参数。因此，当尝试使用这些参数时，会引发参数错误。
解决方案有两种：
1. 升级SciPy到1.4.0或更高版本（推荐）。
2. 如果无法升级，则对于大于2x2的列联表，使用其他方法（如卡方检验的蒙特卡洛模拟）或者自己实现费舍尔精确检验的蒙特卡洛方法。
这里，我们假设用户由于某些原因不能升级SciPy，因此我们需要修改代码以兼容旧版本。
修改思路：
- 对于2x2的列联表，我们仍然可以使用`fisher_exact`（不带任何额外参数）。
- 对于大于2x2的列联表，我们可以使用`chi2_contingency`函数的蒙特卡洛模拟（如果其支持）或者使用其他方法（如自己实现蒙特卡洛模拟的费舍尔检验，但这比较复杂）。
但是，在旧版SciPy中，`chi2_contingency`函数有一个`simulate_p_value`参数（在较旧的版本中也可能没有，但比费舍尔精确检验的蒙特卡洛支持要早）？实际上，`chi2_contingency`的`simulate_p_value`参数在SciPy 0.15.0（2015年）就引入了。因此，我们可以使用卡方检验的蒙特卡洛模拟作为替代。
但注意：费舍尔精确检验和卡方检验是不同的检验。费舍尔精确检验基于超几何分布，而卡方检验是基于卡方分布。对于小样本或期望频数低的列联表，费舍尔精确检验更准确，但计算量大，尤其是大表时。而卡方检验的蒙特卡洛模拟是一种近似方法。
因此，我们可以这样调整：
1. 检查列联表是否为2x2：如果是，使用`fisher_exact`（不提供`simulate_p_value`和`replicates`）。
2. 如果不是2x2，则使用`chi2_contingency`的蒙特卡洛模拟（如果可用）或者使用其他方法。
然而，在旧版中，`chi2_contingency`的蒙特卡洛模拟可能也不可用？因此，我们需要检查SciPy版本，或者尝试使用参数。
另一种方法是：如果列联表大于2x2且旧版SciPy不支持`fisher_exact`的模拟，我们可以使用`statsmodels`库中的`fisher_exact`（如果安装了`statsmodels`）或者使用`rpy2`调用R的`fisher.test`函数。但这些会增加额外依赖。
考虑到依赖问题，我们选择以下策略：
- 如果列联表是2x2，使用`scipy.stats.fisher_exact`。
- 否则，尝试使用`scipy.stats.chi2_contingency`的蒙特卡洛模拟（通过`simulate_p_value`参数，该参数在SciPy 0.15.0以上可用）。
- 如果`chi2_contingency`也不支持蒙特卡洛，则使用卡方检验的渐近方法（不推荐，因为小样本不准确）或者抛出一个错误。
但是，我们的目标是避免使用蒙特卡洛模拟的费舍尔精确检验吗？实际上，我们原本的代码逻辑是：当期望频数小于5的格子数超过一定数量时，使用费舍尔精确检验（蒙特卡洛模拟）。现在，由于旧版SciPy不支持，我们改用卡方检验的蒙特卡洛模拟。
因此，修改函数如下：
步骤：
1. 构建列联表。
2. 尝试计算期望频数（通过卡方检验的函数），并检查是否有期望频数小于5的格子（或者小于1的格子）。
3. 如果列联表是2x2，则使用费舍尔精确检验（不模拟）。
4. 如果不是2x2，且存在期望频数过低的情况，则尝试使用卡方检验的蒙特卡洛模拟（`chi2_contingency`的`simulate_p_value`和`replicates`参数）。
5. 如果卡方检验的蒙特卡洛模拟也不可用（例如，旧版SciPy没有这个参数），则使用渐近卡方检验（不准确）或者抛出一个错误。
但是，我们也可以检查一下`scipy.stats.chi2_contingency`是否支持`simulate_p_value`参数。我们可以通过检查函数签名或者使用try-except来实现。
具体代码修改：
我们将使用try-except来尝试调用带`simulate_p_value`的`chi2_contingency`，如果失败则回退到不带模拟的版本（并给出警告）。
注意：我们原本的代码逻辑是：
if 期望频数条件不满足:
使用费舍尔精确检验（带蒙特卡洛模拟）
else:
使用卡方检验
现在修改为：
if 期望频数条件不满足:
如果是2x2表：
使用费舍尔精确检验（不带模拟）
否则：
尝试使用卡方检验的蒙特卡洛模拟（如果可用）
否则使用普通卡方检验（并给出警告）
else:
使用卡方检验
代码示例：
注意：以下代码将整合到之前的函数中。
```python
import warnings
from scipy.stats import chi2_contingency
# 在函数内部：
# ... 构建列联表 crosstab ...
# 计算期望频数（使用chi2_contingency的渐近方法）
_, p_chi, dof, expected = chi2_contingency(crosstab)
# 检查期望频数
if (expected < 5).sum() > 0 or (expected < 1).sum() > 0:
# 期望频数条件不满足
if crosstab.shape == (2,2):
# 2x2表使用费舍尔精确检验
_, p = fisher_exact(crosstab)
test_used = "Fisher's Exact (2x2)"
else:
# 尝试使用卡方检验的蒙特卡洛模拟
try:
# 注意：chi2_contingency的蒙特卡洛模拟使用simulate_p_value参数
_, p, dof, expected = chi2_contingency(crosstab, simulate_p_value=True, replicates=reps)
test_used = "Chi-square (Monte Carlo)"
except TypeError:
# 如果不支持参数，则使用渐近方法并警告
_, p, dof, expected = chi2_contingency(crosstab)
test_used = "Chi-square (asymptotic) [Warning: small sample]"
warnings.warn(f"Your SciPy version does not support Monte Carlo simulation for chi2 test. Using asymptotic method for {var}, which may be inaccurate.")
else:
# 使用普通卡方检验
_, p, dof, expected = chi2_contingency(crosstab)
test_used = "Chi-square"
```
但是，这里有一个问题：我们原本是希望用费舍尔精确检验，但现在用卡方检验的蒙特卡洛模拟代替。这两种检验方法不同，所以结果解释也会不同。因此，我们需要在结果中注明使用了什么方法。
另外，我们之前计算期望频数时已经调用了一次卡方检验（为了得到期望频数），然后根据条件可能再次调用卡方检验（蒙特卡洛模拟）。这会导致重复计算，效率较低。我们可以优化：第一次调用时，如果条件满足且不需要蒙特卡洛模拟，那么我们可以直接使用第一次的结果。但为了代码清晰，我们暂时不优化。
完整修改后的函数如下：
注意：我们不再使用`fisher_exact`的`simulate_p_value`和`replicates`参数，而是避免在非2x2表上使用费舍尔精确检验（除非升级SciPy）。
如果用户需要在大表上使用费舍尔精确检验，强烈建议升级SciPy。
下面是修改后的函数：
```python
import pandas as pd
from scipy import stats
import numpy as np
from statsmodels.stats.multitest import multipletests
import warnings
def cluster_association_test(df, cluster_col, cat_vars, alpha=0.05, reps=10000):
"""
兼容旧版本SciPy的聚类关联性检验
参数:
df -- 包含聚类结果和分类变量的DataFrame
cluster_col -- 聚类分组的列名
cat_vars -- 要检验的分类变量列表
alpha -- 显著性水平 (默认0.05)
reps -- 蒙特卡洛模拟次数 (默认10000)
返回:
包含检验结果的DataFrame
"""
results = []
for var in cat_vars:
# 构建列联表
crosstab = pd.crosstab(df[cluster_col], df[var])
# 初始化变量
chi2 = np.nan
p = np.nan
dof = np.nan
expected = np.nan
test_used = "Unknown"
try:
# 首先使用卡方检验计算期望频数（渐近方法）
# 注意：这里我们只为了期望频数，所以使用渐近方法
_, p_chi, dof_chi, expected_vals = stats.chi2_contingency(crosstab)
# 检查期望频数条件
if (expected_vals < 5).sum() > 0 or (expected_vals < 1).sum() > 0:
# 期望频数条件不满足
if crosstab.shape == (2, 2):
# 2x2表使用费舍尔精确检验
_, p = stats.fisher_exact(crosstab)
test_used = "Fisher's Exact (2x2)"
# 对于费舍尔精确检验，我们无法直接得到期望频数，所以使用之前计算的
expected = expected_vals
dof = dof_chi # 2x2表的自由度是1
chi2 = None # 费舍尔检验没有卡方统计量
else:
# 尝试使用卡方检验的蒙特卡洛模拟
try:
# 使用蒙特卡洛卡方检验
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(
crosstab,
simulate_p_value=True,
replicates=reps
)
test_used = "Chi-square (Monte Carlo)"
except TypeError:
# 如果不支持蒙特卡洛，则使用渐近卡方检验
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(crosstab)
test_used = "Chi-square (asymptotic)"
warnings.warn(f"For variable {var}, the table is larger than 2x2 and expected frequencies are low. "
f"Monte Carlo simulation is not available in your SciPy version. Using asymptotic chi-square, which may be inaccurate.")
else:
# 期望频数满足，使用渐近卡方检验
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(crosstab)
test_used = "Chi-square"
except Exception as e:
# 处理所有异常情况
test_used = f"Error: {str(e)}"
p = np.nan
# 记录结果
results.append({
"variable": var,
"test_used": test_used,
"chi2": chi2, # 如果是费舍尔精确检验，这里为None
"p_value": p,
"dof": dof,
"crosstab_shape": crosstab.shape
})
# 转换为DataFrame
results_df = pd.DataFrame(results)
# 多重比较校正
if not results_df.empty:
reject, pvals_corrected, _, _ = multipletests(
results_df["p_value"],
alpha=alpha,
method="bonferroni"
)
results_df["p_value_corrected"] = pvals_corrected
results_df["significant"] = reject
else:
results_df["p_value_corrected"] = np.nan
results_df["significant"] = False
results_df["significance_level"] = alpha
return results_df
```
### 代码说明
1. **期望频数计算**：
- 首先使用`stats.chi2_contingency`（不带模拟）计算期望频数，用于判断条件。
2. **检验选择逻辑**：
- **2x2表且期望频数低**：使用费舍尔精确检验（标准方法）
- **大于2x2表且期望频数低**：
- 尝试使用卡方检验的蒙特卡洛模拟（`simulate_p_value=True`）
- 失败则回退到渐近卡方检验（并警告）
- **期望频数满足**：使用渐近卡方检验
3. **结果记录**：
- 记录使用的检验方法（`test_used`），便于用户了解实际使用的检验
- 对于费舍尔精确检验，卡方统计量（`chi2`）设为None（因为该检验不产生卡方统计量）
4. **异常处理**：
- 捕获所有异常，避免单个变量导致整个分析失败
### 注意事项
- 该方案在旧版SciPy中解决了`replicates`参数错误问题，但牺牲了非2x2表的费舍尔精确检验（改用卡方检验的蒙特卡洛模拟）。
- 如果用户需要严格的费舍尔精确检验，建议升级SciPy到1.4.0以上。
### 替代方案：使用statsmodels（如果可用）
如果环境中安装了`statsmodels`，我们可以使用其`fisher_exact`函数（支持任意大小的列联表）。但注意，`statsmodels`的`fisher_exact`在旧版本中可能也不支持蒙特卡洛模拟，需要版本≥0.14.0（2023年发布）。
```python
# 可选：使用statsmodels的fisher_exact（如果可用）
try:
from statsmodels.stats.contingency_tables import Table
table = Table(crosstab.values)
# 注意：statsmodels中，费舍尔精确检验的蒙特卡洛方法参数为'monte_carlo'
p = table.fisher_exact(method='monte_carlo', replicates=reps)[1]
test_used = "Fisher's Exact (monte carlo, statsmodels)"
except ImportError:
# 回退到上述方法
pass
```
考虑到依赖问题，我们在代码中没有强制使用，但可以作为备选。
§§相关问题§§:
1. 在统计检验中，费舍尔精确检验和卡方检验的主要区别是什么？各自适用的条件是什么？
2. 如何检查Python函数的参数签名（以判断某个参数是否存在）？
3. 在Python中，如何处理不同版本库的兼容性问题？有哪些最佳实践？
4. 除了SciPy和statsmodels，还有哪些Python库提供高级统计检验功能？</think>### 解决 `fisher_exact() got an unexpected keyword argument 'replicates'` 错误
这个错误表明您使用的 SciPy 版本低于 1.4.0，因为 `replicates` 参数是在 SciPy 1.4.0 中与 `simulate_p_value` 一起引入的。以下是兼容旧版本 SciPy 的解决方案：
#### 完整解决方案代码
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
from statsmodels.stats.multitest import multipletests
import warnings
def cluster_association_test(df, cluster_col, cat_vars, alpha=0.05, reps=10000):
"""
兼容旧版本SciPy的聚类关联性检验
参数:
df -- 包含聚类结果和分类变量的DataFrame
cluster_col -- 聚类分组的列名
cat_vars -- 要检验的分类变量列表
alpha -- 显著性水平 (默认0.05)
reps -- 蒙特卡洛模拟次数 (默认10000)
返回:
包含检验结果的DataFrame
"""
results = []
for var in cat_vars:
# 构建列联表
crosstab = pd.crosstab(df[cluster_col], df[var])
n_rows, n_cols = crosstab.shape
# 初始化变量
chi2 = np.nan
p = np.nan
dof = np.nan
expected = np.nan
test_used = "Unknown"
try:
# 检查表大小和期望频数
_, _, dof, expected = stats.chi2_contingency(crosstab)
low_expected = (expected < 5).sum() > 0
# 2x2表处理
if n_rows == 2 and n_cols == 2:
_, p = stats.fisher_exact(crosstab)
test_used = "Fisher's Exact (2x2)"
# 大于2x2表且期望频数低
elif low_expected:
# 尝试使用新版本SciPy的费舍尔精确检验
try:
_, p = stats.fisher_exact(crosstab, simulate_p_value=True, replicates=reps)
test_used = "Fisher's Exact (simulated)"
except TypeError:
# 尝试使用statsmodels作为替代
try:
from statsmodels.stats.contingency_tables import Table
table = Table(crosstab.values)
p = table.fisher_exact(method='monte_carlo', replicates=reps)[1]
test_used = "Fisher's Exact (statsmodels)"
except ImportError:
# 回退到卡方检验的蒙特卡洛模拟
try:
_, p, _, _ = stats.chi2_contingency(
crosstab,
simulate_p_value=True,
replicates=reps
)
test_used = "Chi-square Monte Carlo"
except TypeError:
# 最终回退到普通卡方检验
_, p, _, _ = stats.chi2_contingency(crosstab)
test_used = "Chi-square (fallback)"
warnings.warn(f"Using fallback chi-square for {var} due to old SciPy version")
# 期望频数满足条件
else:
_, p, _, _ = stats.chi2_contingency(crosstab)
test_used = "Chi-square"
except Exception as e:
test_used = f"Error: {str(e)}"
p = np.nan
# 记录结果
results.append({
"variable": var,
"test_used": test_used,
"p_value": p,
"crosstab_shape": f"{n_rows}x{n_cols}",
"replicates": reps if "simulated" in test_used or "Monte Carlo" in test_used else np.nan
})
# 转换为DataFrame
results_df = pd.DataFrame(results)
# 多重比较校正
if not results_df.empty:
reject, pvals_corrected, _, _ = multipletests(
results_df["p_value"],
alpha=alpha,
method="bonferroni"
)
results_df["p_value_corrected"] = pvals_corrected
results_df["significant"] = reject
else:
results_df["p_value_corrected"] = np.nan
results_df["significant"] = False
results_df["significance_level"] = alpha
return results_df
# 使用示例
# 假设 df 是包含聚类结果和分类变量的DataFrame
# cluster_col = "cluster"
# cat_vars = ["category1", "category2", "category3"]
# results = cluster_association_test(df, cluster_col, cat_vars)
# print(results)
```
### 代码解释
#### 1. 多层回退策略
```python
# 尝试使用新版本SciPy的费舍尔精确检验
try:
_, p = stats.fisher_exact(crosstab, simulate_p_value=True, replicates=reps)
test_used = "Fisher's Exact (simulated)"
# 尝试使用statsmodels作为替代
except TypeError:
try:
from statsmodels.stats.contingency_tables import Table
table = Table(crosstab.values)
p = table.fisher_exact(method='monte_carlo', replicates=reps)[1]
test_used = "Fisher's Exact (statsmodels)"
# 回退到卡方检验的蒙特卡洛模拟
except ImportError:
try:
_, p, _, _ = stats.chi2_contingency(
crosstab,
simulate_p_value=True,
replicates=reps
)
test_used = "Chi-square Monte Carlo"
# 最终回退到普通卡方检验
except TypeError:
_, p, _, _ = stats.chi2_contingency(crosstab)
test_used = "Chi-square (fallback)"
```
这个多层异常处理实现了以下回退策略：
1. 尝试使用新版本 SciPy 的费舍尔精确检验
2. 失败则尝试使用 statsmodels 库
3. 再失败则尝试卡方检验的蒙特卡洛模拟
4. 最终回退到普通卡方检验
#### 2. 表大小和期望频数检查
```python
# 检查表大小和期望频数
_, _, dof, expected = stats.chi2_contingency(crosstab)
low_expected = (expected < 5).sum() > 0
# 2x2表处理
if n_rows == 2 and n_cols == 2:
_, p = stats.fisher_exact(crosstab)
test_used = "Fisher's Exact (2x2)"
```
这段代码：
1. 计算期望频数以确定是否需要精确检验
2. 对 2x2 表直接使用标准费舍尔精确检验
3. 对大于 2x2 且期望频数低的表使用精确检验的蒙特卡洛模拟
#### 3. 结果记录
```python
results.append({
"variable": var,
"test_used": test_used, # 记录实际使用的检验方法
"p_value": p,
"crosstab_shape": f"{n_rows}x{n_cols}", # 记录表大小
"replicates": reps if "simulated" in test_used or "Monte Carlo" in test_used else np.nan
})
```
特别记录了：
- 实际使用的检验方法 (`test_used`)
- 列联表大小 (`crosstab_shape`)
- 蒙特卡洛模拟次数 (`replicates`)
### 替代解决方案：使用 statsmodels
如果无法升级 SciPy，安装 statsmodels 是更好的选择：
```bash
pip install statsmodels
```
然后使用以下代码实现费舍尔精确检验：
```python
from statsmodels.stats.contingency_tables import Table
def fisher_exact_with_simulation(crosstab, reps=10000):
"""使用statsmodels实现费舍尔精确检验的蒙特卡洛模拟"""
table = Table(crosstab.values)
return table.fisher_exact(method='monte_carlo', replicates=reps)[1]
# 示例使用
crosstab = pd.crosstab(df['cluster'], df['category'])
p_value = fisher_exact_with_simulation(crosstab, reps=10000)
```
### 版本检查与升级建议
检查 SciPy 版本：
```python
import scipy
print(scipy.__version__) # 需要 >=1.4.0
# 检查功能是否可用
has_fisher_simulate = hasattr(stats.fisher_exact, '__code__') and 'simulate_p_value' in stats.fisher_exact.__code__.co_varnames
print(f"Fisher exact with simulation supported: {has_fisher_simulate}")
```
升级 SciPy：
```bash
# 升级到最新版本
pip install --upgrade scipy
# 或升级到特定版本
pip install scipy==1.10.0
```
本文介绍了费舍精确检验的基本概念，并通过实例详细解释了超几何分布的应用场景及计算方法，帮助读者理解该检验背后的概率原理。
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