我正在以下代码中执行单向方差分析：
results = ols('price ~ C(make)', data=df_anova).fit()
print(results.summary())
“ C”在类别变量“ make”（那些是22个汽车品牌）之前的功能是什么？离开C时，我真的看不到有什么变化。该网页（https://pythonfordatascience.org/anova-python/）指出，它会自动为您的类别分配一个虚拟变量，排除其中一个类别并将其捕获为截距，以便与被排除的品牌进行适当的比较。但是，正如我之前所说的，当在分类变量前面不包含C时，似乎没有任何改变。
statamodel中的公式由patsy处理。
C(x)要求将x视为类别变量。如果值是字符串，则patsy始终将变量视为分类变量，在这种情况下C是多余的。
[C强制将整数之类的数值视为类别，然后将其替换为虚拟或其他类别编码。
C还需要从默认值更改选项。
https://patsy.readthedocs.io/en/latest/builtins-reference.html#patsy.builtins.C