python excel均值方差分析

在Python中，可以使用pandas和scipy库进行Excel数据的均值方差分析。

首先，导入相关库：

import pandas as pd
from scipy import stats

然后，读取Excel文件：

df = pd.read_excel('data.xlsx')

接下来，进行均值方差分析：

# 分组
group1 = df['Group1']
group2 = df['Group2']
group3 = df['Group3']

# 单因素方差分析
f_value, p_value = stats.f_oneway(group1, group2, group3)
print('F值为：', f_value)
print('P值为：', p_value)

其中，f_oneway()函数用于进行单因素方差分析，返回F值和P值。

如果需要进行双因素方差分析，则可以使用anova_lm()函数：

# 双因素方差分析
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm

model = ols('Value ~ C(Group) + C(Time) + C(Group):C(Time)', df).fit()
anova_table = anova_lm(model, typ=2)
print(anova_table)

其中，ols()函数用于创建线性回归模型，C()用于指定分类变量，fit()用于拟合模型，而anova_lm()则用于进行方差分析，并返回F值、P值等信息。

以上就是在Python中进行Excel均值方差分析的方法。