t_12[i,j] = stats.ttest_ind(sst_1[:,i,j], sst_2[:,i,j]).statistic什么意思

这段代码是在进行两组数据的t检验，并将统计值存储在数组t_12的第(i,j)个位置上。其中，sst_1[:,i,j]和sst_2[:,i,j]分别是两组待比较的数据，[:,i,j]表示在第i行第j列处取出所有的数据。stats.ttest_ind()是scipy库中进行t检验的函数，返回的是一个包含统计值、p值和自由度的元组，.statistic则表示取出其中的统计值部分。最后，将统计值存储到数组t_12的对应位置上。

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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。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp.indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values),\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示name 'dp' is not defined

看起来你的代码中有一个变量名错误。在第4行，你将 `df.groupby(by="department").indices` 存储在变量 `dp_indices` 中，而在第6行，你试图使用 `dp` 来引用 `dp_indices`。因此，您需要将第6行中的 `dp` 替换为 `dp_indices`，以便代码可以正常工作。下面是修改后的代码：

import numpy as np
import scipy.stats as ss
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df=pd.read_csv("./HR.csv")
dp_indices=df.groupby(by="department").indices
sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values
technical_values=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values

dp_keys=list(dp_indices.keys())
dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys),len(dp_keys)])

for i in range(len(dp_keys)):
    for j in range(len(dp_keys)):
        p_value=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,
                             df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1]
        dp_t_mat[i][j]=p_value

sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys)
plt.show()

请注意，我还更正了第10行和第12行中的变量名拼写错误。