如何将统计模型测试的结果导出到CSV？

Question

我只是在学习如何使用statsmodels（Python模块）来执行诸如回归分析，测试正态性和同质性等操作。我正在处理几个数据集（通常为CSV文件），并希望编写一个脚本来帮助我更有效地执行此操作。我的数据只是一组数字。

数据示例

column1, column2
2.80609,2.80609
2.39059,1.6697286666666666
3.6487540000000003,1.8243770000000001
1.8582885714285717,3.0046419047619044
2.587834,1.7252226666666666
...

特别是，我想：

（（1）遍历多个文件的测试]

（（2）将每个测试的结果保存到新文件中的新行中

我正在使用的一项测试示例。

data = pd.read_csv("data.csv") 

column1 = data['column1']
p_value = sm.stats.diagnostic.lilliefors(data, dist='norm', pvalmethod='approx')

它导出的浮点看起来像这样。

(0.08557045418097009, 7.144631930303909e-50)

我对if / else和boolean值的探索导致该代码打印了同样很漂亮的文本，即使导出也是如此。

p_value = sm.stats.diagnostic.lilliefors(curvature_length, dist='norm', pvalmethod='approx')[1]
if p_value<0.05:
    print("Data is not normal distributed")
else:
    print("Data is normal distributed")
print(p_value)

非常感谢您提供有关此操作的提示和反馈！

Answer 1

将两个浮点数写入CSV https://docs.python.org/3/library/csv.html

import csv
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)

在成对的花车之间循环

        csvwriter.writerow([float1, float2])