Python 如何按组应用函数？
我来自另一个讨论开始的地方。假设我有一个来自心理学研究的熊猫数据框架，其中有一个因子变量（国家），还有一些来自利克特量表的项目Python 如何按组应用函数？,python,pandas,pandas-groupby,Python,Pandas,Pandas Groupby,我来自另一个讨论开始的地方。假设我有一个来自心理学研究的熊猫数据框架，其中有一个因子变量（国家），还有一些来自利克特量表的项目 import pandas as pd import numpy as np import pingouin as pg from numpy import nan sim_data = pd.DataFrame.from_dict({'country': {33003: 'Vietnam', 12172: 'Macedonia', 5192: 'Ghana'
import pandas as pd
import numpy as np
import pingouin as pg
from numpy import nan
sim_data = pd.DataFrame.from_dict({'country': {33003: 'Vietnam',
12172: 'Macedonia',
5192: 'Ghana',
32511: 'Vietnam',
7813: 'Ghana',
21440: 'Armenia',
32912: 'Vietnam',
20609: 'Georgia',
7751: 'Ghana',
31228: 'Laos',
36230: 'Serbia',
32025: 'Laos',
21758: 'Armenia',
35730: 'Serbia',
8444: 'Kenya',
19946: 'Georgia',
37532: 'Serbia',
22926: 'Armenia',
27204: 'Sri_Lanka',
31959: 'Laos',
24535: 'Sri_Lanka',
19433: 'Georgia',
17137: 'Ukraine',
26103: 'Sri_Lanka',
33878: 'Vietnam',
39053: 'Philippines',
33799: 'Vietnam',
37183: 'Serbia',
3606: 'Colombia',
2561: 'Colombia',
29960: 'Laos',
32397: 'Vietnam',
39539: 'Philippines',
431: 'Bolivia',
36842: 'Serbia',
16926: 'Ukraine',
9287: 'Kenya',
34246: 'Vietnam',
16277: 'Ukraine',
34105: 'Vietnam',
11032: 'Kenya',
41457: 'Philippines',
34380: 'Vietnam',
19482: 'Georgia',
1844: 'Bolivia',
9552: 'Kenya',
35437: 'Vietnam',
29555: 'Laos',
29993: 'Laos',
28114: 'Yunnan',
15: 'Bolivia',
27712: 'Yunnan',
12313: 'Macedonia',
11631: 'Kenya'},
'step_bfi1_ab_cor': {33003: 1.8333332538604736,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 1.4166666269302368,
7813: nan,
21440: 2.4166665077209473,
32912: 1.0,
20609: 4.0,
7751: 0.5,
31228: 2.25,
36230: 2.9375,
32025: 1.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 2.25,
8444: 3.5833334922790527,
19946: 2.3333334922790527,
37532: 4.0625,
22926: 3.5,
27204: 4.083333492279053,
31959: 3.0,
24535: 3.5,
19433: 2.0833334922790527,
17137: 3.25,
26103: 1.1666666269302368,
33878: 1.6666667461395264,
39053: 1.75,
33799: 0.75,
37183: 3.375,
3606: 4.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 4.25,
32397: 3.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 3.25,
36842: 3.8125,
16926: 1.9166667461395264,
9287: 2.3333334922790527,
34246: 1.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 1.5833333730697632,
11032: 1.75,
41457: 3.75,
34380: 1.5833332538604736,
19482: 0.9166666269302368,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 2.25,
35437: 1.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 4.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 3.25,
12313: 2.0833334922790527,
11631: 2.5833334922790527},
'step_bfi3_ab_cor': {33003: 3.8333332538604736,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 3.4166665077209473,
32912: 3.0,
20609: 4.0,
7751: 2.5,
31228: 4.25,
36230: 3.6875,
32025: 3.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 2.25,
8444: 4.583333492279053,
19946: 2.3333334922790527,
37532: 2.5625,
22926: 2.5,
27204: 3.0833334922790527,
31959: 4.0,
24535: 2.5,
19433: 3.0833334922790527,
17137: 3.25,
26103: 3.1666665077209473,
33878: 3.6666667461395264,
39053: 2.5,
33799: 3.75,
37183: 3.375,
3606: 4.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 3.25,
32397: 2.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 3.25,
36842: 3.0625,
16926: 3.9166667461395264,
9287: 3.3333334922790527,
34246: 4.0,
16277: 1.9166667461395264,
34105: 3.5833334922790527,
11032: 3.75,
41457: 2.25,
34380: 2.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 2.6666667461395264,
9552: 3.25,
35437: 3.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 2.25,
12313: 4.083333492279053,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi5_ab_cor': {33003: 0.8333332538604736,
12172: 0.5,
5192: nan,
32511: 2.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 2.4166665077209473,
32912: 2.0,
20609: 2.0,
7751: 0.5,
31228: 3.25,
36230: 3.6875,
32025: 1.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 2.25,
8444: 1.5833333730697632,
19946: 1.3333333730697632,
37532: 1.8125,
22926: 1.5,
27204: 2.0833334922790527,
31959: 3.0,
24535: 1.5,
19433: 1.0833333730697632,
17137: 2.25,
26103: 4.166666507720947,
33878: 1.6666667461395264,
39053: 1.75,
33799: 1.75,
37183: 3.375,
3606: 2.25,
2561: 1.8333333730697632,
29960: 3.25,
32397: 1.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 1.25,
36842: 3.8125,
16926: 1.9166667461395264,
9287: 1.3333333730697632,
34246: 3.0,
16277: 1.9166667461395264,
34105: 1.5833333730697632,
11032: 2.75,
41457: 2.25,
34380: 2.5833332538604736,
19482: 1.9166666269302368,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 1.25,
35437: 1.0833332538604736,
29555: 1.25,
29993: 3.25,
28114: 2.6666665077209473,
15: 2.0,
27712: 3.25,
12313: 1.0833333730697632,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi6_ab_cor': {33003: 4.1666669845581055,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 1.5833333730697632,
7813: nan,
21440: 2.5833334922790527,
32912: 4.0,
20609: 3.0,
7751: 1.5,
31228: 2.75,
36230: 2.8125,
32025: 4.125,
21758: 4.083333492279053,
35730: 1.25,
8444: 3.4166665077209473,
19946: 2.6666665077209473,
37532: 3.9375,
22926: 2.5,
27204: 2.9166665077209473,
31959: 2.0,
24535: 2.5,
19433: 2.9166665077209473,
17137: 2.75,
26103: 0.8333333730697632,
33878: 4.3333330154418945,
39053: 2.5,
33799: 4.25,
37183: 3.125,
3606: 2.75,
2561: 3.1666665077209473,
29960: 3.75,
32397: 1.1666667461395264,
39539: 3.9375,
431: 1.75,
36842: 2.6875,
16926: 2.0833332538604736,
9287: 2.6666665077209473,
34246: 3.0,
16277: 2.0833332538604736,
34105: 2.4166665077209473,
11032: 3.25,
41457: 4.25,
34380: 2.4166667461395264,
19482: 4.083333492279053,
1844: 3.3333332538604736,
9552: 2.75,
35437: 2.9166667461395264,
29555: 1.75,
29993: 2.75,
28114: 3.3333334922790527,
15: 2.0,
27712: 1.75,
12313: 2.9166665077209473,
11631: 3.4166665077209473},
'step_bfi7_ab_cor': {33003: 1.8333332538604736,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 1.4166666269302368,
7813: nan,
21440: 2.4166665077209473,
32912: 3.0,
20609: 2.0,
7751: 1.5,
31228: 3.25,
36230: 3.6875,
32025: 1.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 3.75,
8444: 2.5833334922790527,
19946: 1.3333333730697632,
37532: 4.0625,
22926: 2.5,
27204: 3.0833334922790527,
31959: 1.0,
24535: 1.5,
19433: 2.0833334922790527,
17137: 2.25,
26103: 2.1666665077209473,
33878: 2.6666667461395264,
39053: 3.25,
33799: 0.75,
37183: 3.375,
3606: 2.25,
2561: 1.8333333730697632,
29960: 2.25,
32397: 3.8333332538604736,
39539: 4.0625,
431: 3.25,
36842: 3.8125,
16926: 1.9166667461395264,
9287: 2.3333334922790527,
34246: 2.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 1.5833333730697632,
11032: 1.75,
41457: 3.75,
34380: 2.5833332538604736,
19482: 2.9166665077209473,
1844: 1.6666667461395264,
9552: 2.25,
35437: 2.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 1.25,
12313: 4.083333492279053,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi10_ab_cor': {33003: 3.8333332538604736,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 3.4166665077209473,
32912: 3.0,
20609: 4.0,
7751: 3.5,
31228: 3.25,
36230: 3.6875,
32025: 1.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 2.25,
8444: 2.5833334922790527,
19946: 4.333333492279053,
37532: 2.5625,
22926: 2.5,
27204: 4.083333492279053,
31959: 2.0,
24535: 0.4999999403953552,
19433: 3.0833334922790527,
17137: 3.25,
26103: 3.1666665077209473,
33878: 2.6666667461395264,
39053: 3.25,
33799: 1.75,
37183: 3.375,
3606: 2.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 2.25,
32397: 1.8333332538604736,
39539: 4.0625,
431: 3.25,
36842: 3.0625,
16926: 3.9166667461395264,
9287: 2.3333334922790527,
34246: 4.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 2.5833334922790527,
11032: 3.75,
41457: 2.25,
34380: 3.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 3.25,
35437: 3.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 3.25,
12313: 2.0833334922790527,
11631: 4.583333492279053},
'step_bfi17_ab_cor': {33003: 2.8333332538604736,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 1.4166666269302368,
32912: 2.0,
20609: 1.0,
7751: 3.5,
31228: 3.25,
36230: 2.1875,
32025: nan,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 3.75,
8444: 3.5833334922790527,
19946: 2.3333334922790527,
37532: 2.5625,
22926: 2.5,
27204: 3.0833334922790527,
31959: 3.0,
24535: 2.5,
19433: 4.083333492279053,
17137: 2.25,
26103: 2.1666665077209473,
33878: 2.6666667461395264,
39053: 1.75,
33799: 2.75,
37183: 3.375,
3606: 4.25,
2561: 0.8333333730697632,
29960: 3.25,
32397: 1.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 1.25,
36842: 2.3125,
16926: 2.9166667461395264,
9287: 3.3333334922790527,
34246: 2.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 3.5833334922790527,
11032: 2.75,
41457: 3.75,
34380: 2.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 3.25,
35437: 2.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 2.25,
12313: 3.0833334922790527,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi19_ab_cor': {33003: 3.1666667461395264,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 1.5833333730697632,
7813: nan,
21440: 2.5833334922790527,
32912: 2.0,
20609: 1.0,
7751: 1.5,
31228: 2.75,
36230: 2.0625,
32025: 2.125,
21758: 1.0833333730697632,
35730: 4.25,
8444: 3.4166665077209473,
19946: 3.6666665077209473,
37532: 0.9375,
22926: 2.5,
27204: 2.9166665077209473,
31959: 3.0,
24535: 1.5,
19433: 2.9166665077209473,
17137: 2.75,
26103: 1.8333333730697632,
33878: 3.3333332538604736,
39053: 3.25,
33799: 3.25,
37183: 3.125,
3606: 2.75,
2561: 3.1666665077209473,
29960: 1.75,
32397: 3.1666667461395264,
39539: 2.4375,
431: 1.75,
36842: 2.6875,
16926: 3.0833332538604736,
9287: 4.666666507720947,
34246: 3.0,
16277: 2.0833332538604736,
34105: 3.4166665077209473,
11032: 3.25,
41457: 2.75,
34380: 2.4166667461395264,
19482: 3.0833334922790527,
1844: 4.3333330154418945,
9552: 2.75,
35437: 2.9166667461395264,
29555: 1.75,
29993: 1.75,
28114: 3.3333334922790527,
15: 2.0,
27712: 2.75,
12313: 0.9166666269302368,
11631: 2.4166665077209473},
'step_bfi23_ab_cor': {33003: 1.1666667461395264,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 4.583333492279053,
7813: nan,
21440: 3.5833334922790527,
32912: 2.0,
20609: 4.0,
7751: 4.5,
31228: 2.75,
36230: 3.5625,
32025: nan,
21758: 4.083333492279053,
35730: 4.25,
8444: 3.4166665077209473,
19946: 3.6666665077209473,
37532: 3.9375,
22926: 3.5,
27204: 2.9166665077209473,
31959: 3.0,
24535: 2.5,
19433: 2.9166665077209473,
17137: 2.75,
26103: 3.8333334922790527,
33878: 1.3333332538604736,
39053: 1.75,
33799: 2.25,
37183: 4.625,
3606: 2.75,
2561: 3.1666665077209473,
29960: 2.75,
32397: 3.1666667461395264,
39539: 2.4375,
431: 3.75,
36842: 3.4375,
16926: 3.0833332538604736,
9287: 1.6666666269302368,
34246: 3.0,
16277: 3.0833332538604736,
34105: 1.4166666269302368,
11032: 4.25,
41457: 2.75,
34380: 2.4166667461395264,
19482: 4.083333492279053,
1844: 3.3333332538604736,
9552: 3.75,
35437: 1.9166667461395264,
29555: 2.75,
29993: 2.75,
28114: 3.3333334922790527,
15: 4.0,
27712: 2.75,
12313: 2.9166665077209473,
11631: 3.4166665077209473},
'step_bfi30_ab_cor': {33003: 1.8333332538604736,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 2.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 3.4166665077209473,
32912: 4.0,
20609: 4.0,
7751: 3.5,
31228: 3.25,
36230: 3.6875,
32025: 1.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 2.25,
8444: 2.5833334922790527,
19946: 4.333333492279053,
37532: 4.0625,
22926: 3.5,
27204: 4.083333492279053,
31959: 4.0,
24535: 3.5,
19433: 4.083333492279053,
17137: 3.25,
26103: 3.1666665077209473,
33878: 3.6666667461395264,
39053: 1.0,
33799: 0.75,
37183: 3.375,
3606: 4.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 3.25,
32397: 2.8333332538604736,
39539: 4.0625,
431: 3.25,
36842: 3.8125,
16926: 2.9166667461395264,
9287: 2.3333334922790527,
34246: 3.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 2.5833334922790527,
11032: 3.75,
41457: 3.75,
34380: 3.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 2.25,
35437: 3.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 3.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 1.0,
27712: 3.25,
12313: 4.083333492279053,
11631: 4.583333492279053},
'step_bfi32_ab_cor': {33003: 3.8333332538604736,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 3.4166665077209473,
32912: 4.0,
20609: 4.0,
7751: 3.5,
31228: 3.25,
36230: 2.9375,
32025: 2.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 2.25,
8444: 3.5833334922790527,
19946: 4.333333492279053,
37532: 3.3125,
22926: 3.5,
27204: 4.083333492279053,
31959: 3.0,
24535: 2.5,
19433: 4.083333492279053,
17137: 3.25,
26103: 3.1666665077209473,
33878: 3.6666667461395264,
39053: 1.75,
33799: 3.75,
37183: 1.875,
3606: 4.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 3.25,
32397: 2.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 3.25,
36842: 3.0625,
16926: 2.9166667461395264,
9287: 2.3333334922790527,
34246: 4.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 3.5833334922790527,
11032: 3.75,
41457: 2.25,
34380: 2.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 3.25,
35437: 3.0833332538604736,
29555: 3.25,
29993: 3.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 2.25,
12313: 3.0833334922790527,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi33_ab_cor': {33003: 1.8333332538604736,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 2.4166665077209473,
32912: 4.0,
20609: 2.0,
7751: 3.5,
31228: 3.25,
36230: 2.9375,
32025: 3.875,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 3.75,
8444: 3.5833334922790527,
19946: 4.333333492279053,
37532: 4.0625,
22926: 2.5,
27204: 3.0833334922790527,
31959: 2.0,
24535: 1.5,
19433: 2.0833334922790527,
17137: 1.25,
26103: 3.1666665077209473,
33878: 3.6666667461395264,
39053: 2.5,
33799: 3.75,
37183: 3.375,
3606: 2.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 3.25,
32397: 2.8333332538604736,
39539: 3.3125,
431: 2.25,
36842: 3.0625,
16926: 2.9166667461395264,
9287: 3.3333334922790527,
34246: 3.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 3.5833334922790527,
11032: 3.75,
41457: 3.75,
34380: 3.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 2.25,
35437: 3.0833332538604736,
29555: 3.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 1.25,
12313: 3.0833334922790527,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi34_ab_cor': {33003: 3.8333332538604736,
12172: 1.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 3.4166665077209473,
32912: 3.0,
20609: 1.0,
7751: 3.5,
31228: 2.25,
36230: 2.9375,
32025: nan,
21758: 3.9166665077209473,
35730: 3.75,
8444: 2.5833334922790527,
19946: 3.3333334922790527,
37532: 2.5625,
22926: 2.5,
27204: 2.0833334922790527,
31959: 2.0,
24535: 1.5,
19433: 3.0833334922790527,
17137: 3.25,
26103: 2.1666665077209473,
33878: 2.6666667461395264,
39053: 2.5,
33799: 3.75,
37183: 3.375,
3606: 1.25,
2561: 3.8333334922790527,
29960: 2.25,
32397: 1.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 2.25,
36842: 2.3125,
16926: 2.9166667461395264,
9287: 3.3333334922790527,
34246: 4.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 1.5833333730697632,
11032: 3.75,
41457: 2.25,
34380: 1.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 3.25,
35437: 3.0833332538604736,
29555: 2.25,
29993: 2.25,
28114: 2.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 2.25,
12313: 1.0833333730697632,
11631: 2.5833334922790527},
'step_bfi36_ab_cor': {33003: 2.8333332538604736,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 3.4166665077209473,
7813: nan,
21440: 2.4166665077209473,
32912: 3.0,
20609: 4.0,
7751: 2.5,
31228: 3.25,
36230: 3.6875,
32025: 1.875,
21758: 1.9166666269302368,
35730: 2.25,
8444: 3.5833334922790527,
19946: 4.333333492279053,
37532: 3.3125,
22926: 3.5,
27204: 3.0833334922790527,
31959: 3.0,
24535: 2.5,
19433: 4.083333492279053,
17137: 2.25,
26103: 2.1666665077209473,
33878: 3.6666667461395264,
39053: 3.25,
33799: 3.75,
37183: 3.375,
3606: 4.25,
2561: 2.8333334922790527,
29960: 3.25,
32397: 1.8333332538604736,
39539: 2.5625,
431: 2.25,
36842: 3.0625,
16926: 1.9166667461395264,
9287: 0.3333333730697632,
34246: 2.0,
16277: 2.9166667461395264,
34105: 3.5833334922790527,
11032: 3.75,
41457: 3.75,
34380: 3.5833332538604736,
19482: 3.9166665077209473,
1844: 3.6666667461395264,
9552: 3.25,
35437: 3.0833332538604736,
29555: 1.25,
29993: 2.25,
28114: 3.6666665077209473,
15: 3.0,
27712: 3.25,
12313: 4.083333492279053,
11631: 3.5833334922790527},
'step_bfi39_ab_cor': {33003: 4.1666669845581055,
12172: 3.5,
5192: nan,
32511: 4.583333492279053,
7813: nan,
21440: 2.5833334922790527,
32912: 3.0,
20609: 1.0,
7751: 2.5,
31228: 3.75,
36230: 4.3125,
32025: 1.125,
21758: 4.083333492279053,
35730: 2.75,
8444: 3.4166665077209473,
19946: 3.6666665077209473,
37532: 2.4375,
22926: 2.5,
27204: 2.9166665077209473,
31959: 3.0,
24535: 1.5,
19433: 2.9166665077209473,
17137: 2.75,
26103: 2.8333334922790527,
33878: 3.3333332538604736,
39053: 3.25,
33799: 3.25,
37183: 1.625,
3606: 3.75,
2561: 3.1666665077209473,
29960: 3.75,
32397: 3.1666667461395264,
39539: 0.9375,
431: 2.75,
36842: 2.6875,
16926: 3.0833332538604736,
9287: 2.6666665077209473,
34246: 3.0,
16277: 4.0833330154418945,
34105: 4.416666507720947,
11032: 2.25,
41457: 1.25,
34380: 2.4166667461395264,
19482: 1.0833333730697632,
1844: 3.3333332538604736,
9552: 1.75,
35437: 3.9166667461395264,
29555: 2.75,
29993: 2.75,
28114: 3.3333334922790527,
15: 4.0,
27712: 2.75,
12313: 2.9166665077209473,
11631: 2.4166665077209473}})
def cronbach_alpha(df):
# 1. Transform the df into a correlation matrix
df_corr = df.corr()
# 2.1 Calculate N
# The number of variables equals the number of columns in the df
N = df.shape[1]
# 2.2 Calculate R
# For this, we'll loop through the columns and append every
# relevant correlation to an array calles "r_s". Then, we'll
# calculate the mean of "r_s"
rs = np.array([])
for i, col in enumerate(df_corr.columns):
sum_ = df_corr[col][i+1:].values
rs = np.append(sum_, rs)
mean_r = np.mean(rs)
# 3. Use the formula to calculate Cronbach's Alpha
cronbach_alpha = (N * mean_r) / (1 + (N - 1) * mean_r)
return cronbach_alpha
cronbach_alpha(sim_data.drop("country",1))
- 使用和功能
是gana
，因为该国家的数据框中只有一行有效数据Nan- 当提供国家/地区的数据帧时，函数
仅为该国家/地区返回1个值cronbach_alpha
cron=df.groupby（'country'，as_index=False）。apply（cronbach_alpha）。rename（columns={None:'val}）
#显示（cron）
国家价值
0亚美尼亚0.918237
1玻利维亚0.751889
2哥伦比亚-80万
3格鲁吉亚0.238676
4加纳南部
5肯尼亚0.746892
6老挝0.752618
7马其顿-80万
8菲律宾0.569964
9塞尔维亚-0.675291
10斯里兰卡0.916891
11乌克兰-4.929153
12越南-0.668921
13云南0.977778
df.groupby（'country'）。description（）
[out]：
步骤1\u ab\u cor步骤3\u ab\u cor步骤5\u ab\u cor步骤6\u ab\u cor步骤7\u ab\u cor步骤10\u ab\u cor步骤17\u ab\u cor步骤19\u ab\u cor步骤23步骤30步骤32步骤33步骤步骤34\u ab\u cor步骤36\u ab\u cor步骤39\u ab\u cor
计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大值计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大值计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大计数平均std最小值25%50%75%最大值计数平均标准最小值25%50%75%最大计数平均标准最小值25%50%75%最大计数平均标准最小值25%50%75%最大值
国家
亚美尼亚3.0 3.277778 0.774298 2.416667 2.958333 3.500000 3.708333 3.916667 3.0 3.277778 0.718473 2.500000 2.958333 3.416667 3.666667 3.916667 3.0 2.6111111 1.220011 1.500000 1.958333 2.416667 3.166667 3.916667 3.0 3.05555