python 单因素方差分析

在Python中进行单因素方差分析可以使用statsmodels库中的ols函数和anova_lm函数。首先，需要导入pandas和statsmodels库，并读取数据。然后，使用melt函数将数据进行结构转换，以满足ols函数对数据格式的要求。接下来，使用ols函数创建一个线性模型，并使用anova_lm函数进行方差分析。最后，可以通过输出的结果来判断不同组之间是否存在显著性差异。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm

# 读取数据
data = pd.read_excel('D:/shujufenxi/jpt.xlsx', index_col=0)

# 数据结构转换
df_city = data.melt(var_name='城市', value_name='月薪')

# 创建线性模型
model = ols('月薪 ~ 城市', data=df_city).fit()

# 方差分析
anova_result = anova_lm(model)

# 输出结果
print(anova_result)

在输出的结果中，可以查看F值和P值来判断不同城市之间的月薪是否存在显著性差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Python进行数据分析——方差分析](https://blog.csdn.net/csdn1561168266/article/details/129216380)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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