t_test_results.append((column, t, p))修改错误

感谢指出错误，应该是`t_test_results.append((column, p, t))`。在`t_test_results`列表中，每个元素都是一个包含三个值的元组，分别是列名、p值和t值。正确的代码如下所示：

t_test_results = []
for column in df.columns:
    t, p = stats.ttest_ind(df[column], control_group)
    t_test_results.append((column, p, t))

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t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value'])这两句话显示错误怎么改正

这两句话缺少变量 `t_test_results` 的初始化，你可以先创建一个空的列表 `t_test_results`，然后再将结果添加到列表中。示例代码如下：

t_test_results = []

# 在循环/计算中，向 t_test_results 列表中添加结果，例如：

t_test_results.append((column, t, p))

# 最后，将 t_test_results 转换为 DataFrame：

t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value'])

请注意，这只是示例代码，具体实现可能会根据你的数据和分析方式而有所不同。

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。