<jupyter_start><jupyter_text>Сухоруков <NAME> Так как на сайте "Кинопоиск" фильму нельзя выставить оценку 0, и пользователю доступны только значения от 1 до 10, значение рейтинга нельзя назвать непрерывными данными, но можно назвать порядковыми данными. Таким образом, для сравнения между собой двух рейтингов нельзя использовать Т-критерий Стьюдента, но можно использовать критерий Манна-Уитни  Импорт библиотек и подключение Google Drive<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import mannwhitneyu
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')<jupyter_output>Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/drive", force_remount=True).<jupyter_text>Чтение файла и работа с данными<jupyter_code>name_of_file= 'kinopoisk.csv'
path = '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/'+ name_of_file
data_ab = pd.read_csv(path, sep=',', decimal='.')
columns_mapping = {
    'film-item-rating-position__position':'Позиция в рейтинге',
    'selection-film-item-poster__rating':'Рейтинг 1',
    'selection-film-item-meta__name':'Название на русском',
    'rating__value':'Рейтинг 2',
    'rating__count':'Количество оценок',
    'selection-film-item-meta__meta-additional-item':'Страна',
    'selection-film-item-meta__meta-additional-item 2':'Жанр'
}
data_ab = data_ab.drop(['HaRNLxUnsJBznTziWnJLc', 'HaRNLxUnsJBznTziWnJLc href', 'selection-film-item-meta__link href', 'selection-film-item-meta__original-name'], axis='columns')
data_ab = data_ab.rename(columns=columns_mapping)
data_ab<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>H0 - рейтинги не отличаются<jupyter_code>result=mannwhitneyu(data_ab['Рейтинг 1'],data_ab['Рейтинг 2'])
print(f'P-value для нулевой гипотезы H0 имеет значение {result.pvalue}')<jupyter_output>P-value для нулевой гипотезы H0 имеет значение 0.4512781866844041
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10849812934259755, 'fraction_numerical': 0.01549973276322822, 'mean_word_length': 6.89873417721519, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 12, '<?xml version=': 0, '>': 12, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '3', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '614437', 'license': 'CC0-1.0', 'n_tokens_mistral': 740, 'n_tokens_neox': 785, 'n_words': 145, 'path': 'Practice Task 2.ipynb', 'repo_name': 'Deliowy/AI-Practice-Tasks', 'size': '1882'}