Python 对数据帧进行t检验，并生成一个新的p值矩阵

我有3个数据帧，包含7列

df_a
df_b
df_c
df_a.head()

  VSPD1_perc  VSPD2_perc  VSPD3_perc  VSPD4_perc  VSPD5_perc  VSPD6_perc  \
0          NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN   
3     0.189588    0.228052    0.268460    0.304063    0.009837           0   
5     0.134684    0.242556    0.449054    0.168816    0.004890           0   
9     0.174806    0.232150    0.381936    0.211108    0.000000           0   
11         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN   

    VSPD7_perc  
0          NaN  
3            0  
5            0  
9            0  
11         NaN 

我的目标是用t检验得到的p值生成一个矩阵或一个数据帧，并根据df_a逐列测试数据帧df_b和df_c。也就是针对df_a中的第1列测试df_b和df_c中的第1列。 我想使用dataframe（df_a）作为标准，对其进行统计t检验。 我在statsmodels（stat.ttest_ind（x1，x2））中找到了统计测试，但我需要帮助从测试中的p值生成矩阵。

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有人知道如何做到这一点吗？

撇开适当的NaN管理不谈，你只需做

t，p=scipy.stats.ttest\u ind（df_a.dropna（axis=0），df_b.dropna（axis=0））

请参见演示：

>>> import pandas as pd
>>> import scipy.stats
>>> import numpy as np
>>> df_a = pd.read_clibpoard()
>>> df_b = df_a + np.random.randn(5, 7) 
>>> df_c = df_a + np.random.randn(5, 7) 
>>> _, p_b = scipy.stats.ttest_ind(df_a.dropna(axis=0), df_b.dropna(axis=0))
>>> _, p_c = scipy.stats.ttest_ind(df_a.dropna(axis=0), df_c.dropna(axis=0))
>>> pd.DataFrame([p_b, p_c], columns = df_a.columns, index = ['df_b', 'df_c'])
      VSPD1_perc  VSPD2_perc  VSPD3_perc  VSPD4_perc  VSPD5_perc  VSPD6_perc  \
df_b    0.425286    0.987956    0.644236    0.552244    0.432640    0.624528
df_c    0.947182    0.911384    0.189283    0.828780    0.697709    0.166956

      VSPD7_perc
df_b    0.546648
df_c    0.206950

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谢谢，新框架的构建非常完美，尽管我在df_a和df_b的示例列1上手动运行t-test时得到了不同的p值。。。hmmm@jonas原因可能是楠的；对于您的

标题

，其中NaN填充所有行，结果当然是相同的。是否有任何理由使用vstack而不仅仅是pd.DataFrame（[p_b，p_c]，…）？@而YHAYDEN无确切原因，遗留问题。数据帧部分只是在稍后添加的