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。