Python 为每个数据集分配列名，并将附加在一个列表中的多个数据集的结果存储到它们自己的列表/数据帧中

我想对多个数据集运行t统计计算，这些数据集有许多列

要指定列，我使用

columns=df.columns

然后我将数据集存储在一个列表中

conds=[a，b，c，d，e，f，g，h]

然后我想将结果附加到一个空列表

results=[]

这是我使用的以下代码：

from scipy import stats

results = []
columns = df.columns
conds = [a, b, c, d, e, f, g, h]

for col in columns:
    for cond in conds:
        t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(conds[col], 0)
        results.append(t_statistic)

t统计数据存储在所有数据集中所有列的列表中

我想做但不确定如何做的是为每个数据集分配列名并将结果存储在它们自己的列表/数据帧中

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任何建议都会非常有用

这里有一种方法可以满足您的需求：

# Generate sample data
def data_gen():
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,10), columns=list('ABCDEFGHIJ'))
    return df 

a = data_gen()
b = data_gen()
c = data_gen()
d = data_gen()
e = data_gen()
f = data_gen()
g = data_gen()
h = data_gen()
df = a.copy()

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几个问题：“数据集”指的是数据帧吗？这些数据帧是

a

，

b

等吗。？另外，什么是

df

？数据集是数据帧，这些数据帧是

a

，

b

等。

df

是

a

，

b

等派生的数据帧

df

，

a

，

b

等都有相同的列，这就是我假设的。

from scipy import stats

results = {} # Initialize dictionary
columns = df.columns
conds = [a, b, c, d, e, f, g, h]
df_names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']

i = -1
for cond in conds:
    i += 1
    name = df_names[i]
    results[name] = [] # Initialize list
    for col in columns:
        t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(cond[col], 0) # Removed "s"
        results[name].append(t_statistic)

df_stats = pd.DataFrame.from_dict(results)
df_stats.index.name = 'Columns'
df_stats.columns.name = 'Data Frames'
print(df_stats)

Data Frames         a         b         c          d         e          f          g         h
Columns                                                                                       
0            4.868814  4.623735  4.238881   4.679973  5.450708   6.512495   6.080255  7.345525
1            4.697972  6.964373  6.382984   6.880155  5.987408  10.999835   3.931329  4.771808
2            2.965649  7.024299  4.748638  11.069944  4.176942   7.211100   5.258628  5.869208
3            3.635906  4.797787  6.842129   4.891177  4.741151   6.576623  10.419799  5.335392
4            4.834541  6.256189  4.916233   6.783839  5.716030   7.206449   5.924025  4.072350
5            5.711664  6.880239  6.041098   6.373754  3.322898   4.781460   9.376661  5.085084
6            6.808170  6.152167  7.111449   4.644709  7.156351   5.384771   6.964388  4.855696
7            4.310228  4.564960  4.386858   3.877932  5.384289  15.098405   6.540945  5.633237
8            4.462443  5.181235  5.844863   5.448389  4.600004   4.617082   5.472338  7.359407
9            4.742538  6.812944  7.289546   5.858223  4.264142   5.728580   5.606259  6.936728