如何将元组元素作为新列迭代添加到数据框中？

Question

我正在使用

statsmodels.stats.multitest.multipletests

功能

更正

p-values

我已存储在数据框中：

p_value_df = pd.DataFrame({"id": [123456, 456789], "p-value": [0.098, 0.05]})

for _, row in p_value_df.iterrows():
    p_value = row["p-value"]
    print(p_value)
    results = multi.multipletests(
        p_value,
        alpha=0.05,
        method="bonferroni",
        maxiter=1,
        is_sorted=False,
        returnsorted=False,
    )
    print(results)

看起来像：

我真的想将tuple

输出的每个元素添加为

p_value_df

中的新列，但我有点卡住了。

我尝试将结果转换为列表并使用

zip(*tuples_converted_to_list)

，但由于某些值是 

floats

，这会引发错误。

此外，我想拉动

array

 元素，以便 

array([False])

 就是 

False

。

任何人都可以就执行此操作的策略提出任何建议吗？

Answer 1

我会使用

listcomp 制作多重测试列表，将其传递给 DataFrame

，然后用 p_value_df

 加入它：

import statsmodels.stats.multitest as multi

def fn(pval):
    return multi.multipletests(
        pval, alpha=0.05, method="bonferroni",
        maxiter=1, is_sorted=False, returnsorted=False,
    )

l = [
    [e[0] if isinstance(e, np.ndarray) and e.size == 1 else e
     for e in fn(pval)] for pval in p_value_df["p-value"]
]


cols = ["reject", "pvals_corrected", "alphacSidak", "alphacBonf"]

out = p_value_df.join(pd.DataFrame(l, columns=cols))

输出：

print(out)

       id  p-value  reject  pvals_corrected  alphacSidak  alphacBonf
0  123456    0.098   False            0.098         0.05        0.05
1  456789    0.050    True            0.050         0.05        0.05