Python:T测试df列上的ind循环

我的数据框架由会计变量和虚拟变量组成，虚拟变量允许我识别两种类型的公司。 我想对我的数据帧的每一列进行t检验，以便比较两种类型公司之间变量的平均值

目前，我已根据虚拟变量将df分为两个不同的df，并运行以下代码：

for column_type1, column_type2 in zip(df_type1.columns[1:],df_type2.columns[1:]):
    print(ttest_ind(column_type1,column_type2, equal_var=False, nan_policy='omit'))

但是，我得到了以下错误：

TypeError:无法使用灵活类型执行reduce

如果你知道如何解决这个问题或者有更好的方法，你的帮助是非常受欢迎的

谢谢

****编辑和解决方案****

我带来了我的问题，这里是代码

for column_type1, column_type2 in zip(df_type1,df_type2):
    print(ttest_ind(df_type1[column_type1],df_type2[column_type2], equal_var=False, nan_policy='omit'))

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错误是在zip中还是在调用测试中？这可能是一个很好的线索，请尝试分别运行每个语句。错误出现在对测试的调用中。循环似乎只获取列的标签，而不获取列中的值。然后，您遇到了错误，您是否尝试使用任意输入运行测试？如果这样做有效，那么您所要做的就是从数据生成该输入格式。

for column_type1, column_type2 in zip(df_type1,df_type2):
print(ttest_ind(df_type1[column_type1],df_type2[column_type2], equal_var=False, nan_policy='omit'))