from scipy.stats import ttest_ind for i in range(0,len(otu_map_match.index)): if i+1>len(otu_map_match.index): break pvalue = pd.DataFrame() tvalue = pd.DataFrame() tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i+1],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) for j in range(0,len(otu_map_match.columns)): pvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[1] tvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[0]

这段代码使用了Python中的SciPy库中的ttest_ind函数，进行了两组样本的t检验并计算了p值和t值。具体来说，它通过循环遍历otu_map_match数据框中的每个样本，然后将该样本与其下一个样本进行比较。接着，它使用filter函数选择出两个样本的OTU数据，然后使用ttest_ind函数计算它们之间的t值和p值，最后将结果存储在pvalue和tvalue数据框中。