Python statsmodels anova_lm返回PR>；F 0.0：如何更改小数位数？

我正在使用

statsmodels ANOVA\u lm

对熊猫数据帧执行ANOVA

返回的显著性水平

PR>F

为

0.0

。我假设这是一个四舍五入的值，但四舍五入的小数位数是多少

有没有办法指定

statsmodels

中的小数位数

我的代码：

from statsmodels.formula.api import ols
import statsmodels.api as sm

formula = 'consensus_rate ~ C(strategy) + np.power(nr_clues,' + str(exp) +') +  shared_ratio + primacy_weight + edges_per_node '
lm = ols(formula, data=bigdf).fit()
sm.stats.anova_lm(lm, typ=2)

返回

>>>>                           sum_sq      df             F  PR(>F)
C(strategy)              1.909980e+06     3.0  15196.209763     0.0
np.power(nr_clues, 0.1)  5.159021e+05     1.0  12313.884367     0.0
shared_ratio             7.383109e+05     1.0  17622.480378     0.0
primacy_weight           2.099998e+05     1.0   5012.410347     0.0
edges_per_node           8.457493e+04     1.0   2018.689015     0.0
Residual                 3.013158e+05  7192.0           NaN     NaN

PR（>F）

可能小于

0.000000

查看其他

statsmodels

anova表，似乎

statsmodels

显示6位小数的浮点值

例如：

              df  sum_sq     mean_sq          F    PR(>F)
C(Fitness)   2.0   672.0  336.000000  16.961538  0.000041
Residual    21.0   416.0   19.809524        NaN       NaN

来源：

PR（>F）

可能小于

0.000000

查看其他

statsmodels

anova表，似乎

statsmodels

显示6位小数的浮点值

例如：

              df  sum_sq     mean_sq          F    PR(>F)
C(Fitness)   2.0   672.0  336.000000  16.961538  0.000041
Residual    21.0   416.0   19.809524        NaN       NaN

---

来源：

anova\u lm

返回一个数据帧。因此，您可以使用所有pandas选项来显示和处理结果。

anova_lm

返回pandas数据帧。因此，您可以使用所有选项来显示和处理结果。