t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

这个错误提示说DataFrame对象没有append属性，可以改成使用concat方法将结果添加到新的DataFrame中，代码如下：

t_test_results = []
for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]):
    t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2])
    t_test_results.append(pd.DataFrame({'variable': column, 't_value': t, 'p_value': p}, index=[i]))
t_test_results = pd.concat(t_test_results, ignore_index=True)
significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]

这样就可以将每次循环得到的结果按行添加到一个列表中，最后使用concat方法将列表中的DataFrame对象合并成一个DataFrame对象。

相关问题

for i, test_data in enumerate(dloader_test):

这是一个 Python 的 for 循环语句，其中 i 是一个计数器变量，用于记录循环执行的次数。dloader_test 是一个数据加载器对象，它可以用来批量加载测试数据。在每次循环中，test_data 变量会被赋值为 dloader_test 加载的一个数据批次。enumerate() 函数用于将一个可迭代对象转换为枚举对象，可以同时返回数据的索引和值。因此，在这个循环中，i 的值为数据批次的索引，而 test_data 的值为数据批次本身。

解释以下代码if lahead > 1: data_input = np.repeat(data_input.values, repeats=lahead, axis=1) data_input = pd.DataFrame(data_input) for i, c in enumerate(data_input.columns): data_input[c] = data_input[c].shift(i) # 丢弃 nan expected_output = expected_output[to_drop:] data_input = data_input[to_drop:]

这段代码中首先判断 `lahead` 是否大于1。如果是，则说明需要进行多步预测，此时需要对数据进行处理以适应模型的输入格式。

接下来，代码首先使用 `numpy` 库的 `repeat()` 方法对 `data_input` 中的每个数据点进行重复，重复次数为 `lahead`，并将重复后的数据按列合并成一个新的数据帧。然后，代码使用 `pandas` 库的 `shift()` 方法对每一列数据进行平移操作，以适应模型的输入格式。具体而言，对于第 `i` 列数据，将其平移 `i` 个时间步，平移后的空位用NaN进行填充。

最后，代码通过 `expected_output = expected_output[to_drop:]` 和 `data_input = data_input[to_drop:]` 语句将数据序列中前 `to_drop` 个数据点丢弃，以保证数据序列的长度和预测目标一致。

综上所述，这段代码的作用是对数据进行处理以适应多步预测模型的输入格式，并且保证数据序列的长度与预测目标一致。