生成一段python代码,对excel表中前23列分别与名为“26职业发展领域”的列进行卡方分析,并返回列名、卡方值、p值
时间: 2023-06-23 15:08:08 浏览: 54
以下是生成的Python代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_file_path_here.xlsx')
# 选择前23列和“26职业发展领域”列
cols = df.columns[:23].tolist() + ['26职业发展领域']
# 建立空DataFrame用于存储卡方分析结果
result_df = pd.DataFrame(columns=['列名', '卡方值', 'p值'])
# 遍历选择的列进行卡方分析
for col in cols:
contingency_table = pd.crosstab(df[col], df['26职业发展领域'])
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)
result_df = result_df.append({'列名': col, '卡方值': chi2, 'p值': p}, ignore_index=True)
# 输出结果
print(result_df)
```
你需要将代码中的“your_file_path_here.xlsx”替换为你的Excel文件路径。运行后,将输出一个包含各列卡方分析结果的DataFrame。
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生成一段python代码,对excel表中前23列分别与第39列进行卡方分析,并返回卡方值、p值
下面是一段Python代码,使用pandas和scipy库实现对Excel表中前23列和第39列进行卡方分析,并返回卡方值和p值:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 获取前23列和第39列的数据
data = df.iloc[:, 0:23].values
target = df.iloc[:, 38].values
# 对每一列数据进行卡方分析
for i in range(data.shape[1]):
contingency_table = pd.crosstab(data[:, i], target)
chi2, p_value, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)
print(f"Column {i+1}: chi2={chi2}, p={p_value}")
```
其中,`data.xlsx`是待分析的Excel表格,需要根据实际情况修改文件名和工作表名称。`data`和`target`分别是前23列和第39列的数据,`chi2_contingency`函数用于计算卡方值和p值,将结果打印输出即可。
生成一段python代码,对excel表中前23列分别与第39列进行卡方分析,并返回列名、卡方值、p值
以下是一段可能的Python代码,使用了 pandas 和 scipy.stats 库来实现对 Excel 表中前 23 列和第 39 列进行卡方分析:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency
# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
results = []
# 对前 23 列分别进行卡方分析
for i in range(23):
cross_table = pd.crosstab(df.iloc[:, i], df.iloc[:, 38])
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(cross_table)
results.append((df.columns[i], chi2, p))
# 输出结果
for name, chi2, p in results:
print(f'{name}: chi2={chi2}, p={p}')
```
这段代码假定 Excel 表格中的数据位于第一个工作表(Sheet1),并且前 23 列数据和第 39 列数据都是分类数据。如果数据类型不同,需要根据具体情况进行修改。