我非常清楚这个链接：Is there a pythonic way to do a contingency table in Pandas?将两列转换为2x2意外事件，然后可以轻松完成fischer精确测试。我正在努力的是如何采取上述解决方案并将其应用于多个列。我的数据如下：
Samples A B C D E F G H I J K L M N 0 P
AA1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
AA2 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
AA3 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0
AA4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
AA5 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0
AA6 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
AA7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
AA8 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0
AA9 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1
AA10 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1
AA11 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1
AA12 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1
AA13 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1
AA14 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1
AA15 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1
AA16 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1
AA17 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1
AA18 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1
AA19 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1
AA20 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
AA21 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1
AA22 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1
AA23 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
我希望输出如下（注意下面的p值是假的，不代表上述数据）：
A B C D E F G H I J K L M N O P
A
B 0.05
C 0.9 0.9
D 0.4 0.8 0.8
E 0.002 0.001 0.8 0.02
F 0.12 0.67 0.001 0.8 0.6
G 0.9 0.9 0.8 0.01 0.8 0.8
H 0.1 0.22 0.8 0.8 0.8 0.33 0.01
I 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05
J 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9
K 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.8 0.9 0.9
L 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.8 0.02 0.02
M 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.67 0.001 0.8 0.6 0.8
N 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.8 0.01 0.8 0.8 0.8
O 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.22 0.8 0.8 0.8 0.33 0.01 0.01
P 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.22 0.8 0.8 0.8 0.33 0.01 0.01 0.01
到目前为止的代码是：
import pandas as pd
from scipy.stats import fisher_exact
df = pd.read_table("......")
df.set_index("Samples", inplace=True)
print(df.head())
print(pd.crosstab(df.A, df.B))
tab = pd.crosstab(df.A, df.B)
print(fisher_exact(tab))
这给了我一个2x2和p-val，但我不知道如何遍历列。比如A vs B，A vs C，A vs D ......等等......并将p-vals放在输出格式中。
任何指导都非常感谢！
以下是完成工作的代码。
import pandas as pd
import os
from scipy.stats import fisher_exact
dirpath="...."
df = pd.read_table(".....")
df.set_index("Sample ID", inplace=True)
my_df = pd.DataFrame(index=df.columns, columns=df.columns)
for colout in df.columns:
for colinner in df.columns:
if(colout==colinner):
my_df.at[colout,colinner]=0
else:
tab = pd.crosstab(df[colout],df[colinner])
fish_vals = fisher_exact(tab)
my_df.at[colout,colinner]=fish_vals[1]
my_df.to_csv(os.path.join(dirpath,'myfile.txt'), sep='\t', encoding='utf-8',quoting=0, index=True)
print(my_df)