对大熊猫数据框进行成对检验统计显著性

Question

我有一个熊猫数据帧(100x10(，其中每列代表一些数量，我想使用t-test对所有列进行成对测试。而不是遍历列：

stats.ttest_rel(df.iloc[:,i], df.iloc[:,j])

i!=j在哪里，有没有更清洁的方法？类似于相关性的东西：

df.corr()

它计算所有成对相关性的位置。

Answer 1

无需自己做双 for 循环。您可以使用itertools.combinations

results = pd.DataFrame(columns=df.columns, index=df.columns)
for (label1, column1), (label2, column2) in itertools.combinations(df.items(), 2):
results.loc[label1, label2] = results.loc[label2, label1] = stats.ttest_rel(column1, column2)

Answer 2

我认为没有直接的方法可以创建成对t检验，你可以试试这个

from scipy.stats import ttest_ind
import pandas as pd
import csv
df=pd.read_csv('input.csv')

fo = open('result.csv','wb+')
outfile = csv.writer(fo, delimiter=',')
outfile.writerow((df.columns).insert(0,''))
for i in df.columns:
t=[]
for j in df.columns:
t.append(ttest_ind(df[i], df[j]))
(t).insert(0,i)
outfile.writerow(t)

此脚本将为您提供输出文件作为结果.csv告诉您成对 t 检验计算