py方差分析法实现代码

以下是使用Python进行方差分析的示例代码：

import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建方差分析模型
model = ols('score ~ group', data).fit()

# 执行方差分析
anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)

# 输出方差分析结果
print(anova_table)

在上面的代码中，我们使用了Python的pandas库来读取数据，使用了scipy.stats库来进行方差分析，使用了statsmodels库来创建方差分析模型，并使用typ参数来指定使用的方差分析类型。最后，输出了方差分析结果。

需要注意的是，上述代码中的数据格式应该是一个CSV文件，其中包含两列数据：分组名称和得分。分组名称应该是分类变量，而得分应该是数值变量。