from scipy.stats import ttest_ind for i in range(0,len(otu_map_match.index)): if i+1>len(otu_map_match.index): break pvalue = pd.DataFrame() tvalue = pd.DataFrame() tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i+1],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) for j in range(0,len(otu_map_match.columns)): pvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[1] tvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[0]

这段代码没有明显的语法错误，但是其中有一些潜在的逻辑问题：

1. 在判断i+1是否大于len(otu_map_match.index)时，应该使用小于号而不是大于号，否则会跳过最后一个样本；
2. 在for循环中，pvalue和tvalue的行索引和列索引都是用的i而不是j，这样会导致结果被覆盖，应该将i改为j；
3. 在使用ttest_ind函数时，需要确保样本之间的数据长度相等，否则会报错，这个问题需要根据具体数据进行处理。

下面是修改后的代码，您可以参考一下：

from scipy.stats import ttest_ind 

pvalue = pd.DataFrame()
tvalue = pd.DataFrame()

for i in range(len(otu_map_match.index) - 1):
    tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i], axis=0).drop(['#SampleID','Group'], axis=1)
    tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i+1], axis=0).drop(['#SampleID','Group'], axis=1)
    for j in range(len(otu_map_match.columns)):
        if len(tmp1.iloc[:,j]) != len(tmp2.iloc[:,j]):
            continue
        pvalue.loc[tmp1.columns[j], tmp2.columns[j]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j], tmp2.iloc[:,j])[1]
        tvalue.loc[tmp1.columns[j], tmp2.columns[j]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j], tmp2.iloc[:,j])[0]

希望能对您有所帮助。