在可以更改组的不同数据框中执行方差分析的代码

Question

我有以下数据框。但是，它可以是该格式的任何数据帧。

df = pd.DataFrame({'Weight': [4.17,5.58,5.18,6.11,4.5,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14,4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69,6.31,5.12,5.54,5.5,5.37,5.29,4.92,6.15,5.8,5.26],
                   'Group': ['A','A','A','A','A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B','B','B','B','B','C','C','C','C','C','C','C','C','C','C'] 
                   })

我如何执行方差分析以为此without的F和p值显式指定文本的分组？换句话说，有没有一种代码可以自动检测这些组并运行ANOVA，以便它可以在该结构中的任何数据帧上工作，而不仅限于此？]

Answer 1

为了测试组的每个组合之间均值的相似性，我们可以使用itertools.combinations和itertools.combinations：

scipy.stats.f_oneway是从文档中引用的：

两个或多个组具有相同的总体均值

scipy.stats.f_oneway

输出

null hypothesis