diff --git a/association_measures/measures.py b/association_measures/measures.py index 09fedc9..45ae356 100644 --- a/association_measures/measures.py +++ b/association_measures/measures.py @@ -343,6 +343,9 @@ def get_poisson_ci_boundary(alpha, O11, R1, O21, R2): :param int R2: """ + if O11 == O21 == 0: + return 0 + if (O11 / R1) >= (O21 / R2): lower = beta.ppf(alpha, O11, O21 + 1) boundary = max(np.log2((R2 / R1) * lower / (1 - lower)), 0) diff --git a/tests/conftest.py b/tests/conftest.py index d3260d4..a7300b3 100644 --- a/tests/conftest.py +++ b/tests/conftest.py @@ -51,6 +51,16 @@ def zero_dataframe(): return df +@pytest.fixture(scope='function') +def zero_dataframe_sig(): + """ Sample DataFrame with lots of zeros in freq. signature notation """ + + df = pd.read_csv("tests/data/df-zeros-sig.tsv", index_col=0, + sep="\t", quoting=3, keep_default_na=False) + + return df + + @pytest.fixture(scope='function') def ucs_dataframe(): """ Sample DataFrame with real data and calculations from UCS. diff --git a/tests/data/df-zeros-sig.tsv b/tests/data/df-zeros-sig.tsv new file mode 100644 index 0000000..1e68c9c --- /dev/null +++ b/tests/data/df-zeros-sig.tsv @@ -0,0 +1,2132 @@ +item f2 f f1 N +die 2099 13 99 23531 +sie 1291 5 99 23531 +, 1216 4 99 23531 +. 845 4 99 23531 +und 411 6 99 23531 +sein 411 0 99 23531 +) 371 0 99 23531 +( 362 0 99 23531 +in 361 2 99 23531 +eine 328 2 99 23531 +-- 291 2 99 23531 +Dr. 290 0 99 23531 +haben 278 0 99 23531 +zu 275 2 99 23531 +werden 213 0 99 23531 +bei 203 0 99 23531 +nicht 198 0 99 23531 +von 188 0 99 23531 +/ 181 0 99 23531 +diese 168 0 99 23531 +daß 168 0 99 23531 +! 151 0 99 23531 +Herr 150 0 99 23531 +für 141 5 99 23531 +: 136 0 99 23531 +auch 112 0 99 23531 +? 110 0 99 23531 +auf 105 0 99 23531 +Bündnis 104 0 99 23531 +90 102 0 99 23531 +Grünen 101 0 99 23531 +mit 98 0 99 23531 +Abgeordnete 95 0 99 23531 +ihre 92 0 99 23531 +[ 92 0 99 23531 +können 91 0 99 23531 +SPD 90 0 99 23531 +Beifall 83 0 99 23531 +sagen 80 0 99 23531 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assert((abs(df_ams['log_ratio']) >= abs(df_ams['conservative_log_ratio'])).all()) +@pytest.mark.conservative_log_ratio +def test_conservative_log_ratio_zero_poisson_sig(zero_dataframe_sig): + + df = zero_dataframe_sig + df_ams = am.score(df, ['log_ratio', 'conservative_log_ratio'], boundary='poisson') + assert((abs(df_ams['log_ratio']) >= abs(df_ams['conservative_log_ratio'])).all()) + + @pytest.mark.conservative_log_ratio def test_conservative_log_ratio_one_sided(fixed_dataframe):