调用stats.ttest_ind返回Ttest_indResult(statistic=nan,pvalue=nan)求助

首先，你的代码里有几个关键问题直接导致了ttest_ind返回nan，我来一步步帮你拆解并解决：

1. 无限递归让函数永远无法返回有效数据 #

你的run_ttest函数最后一行写了return run_ttest()——这会让函数不断调用自身，永远走不到数据处理的终点，更不会返回你需要的Unitowns和Notunitowns。这是核心问题，直接导致后续t检验拿到的是无效数据。

2. 变量作用域导致外部无法获取处理后的数据 #

就算解决了递归，你在函数内部定义的Unitowns和Notunitowns是局部变量，函数外部的stats.ttest_ind根本访问不到这些变量。你当前的代码结构里，外部调用t检验时，这两个变量要么没定义，要么是空的，自然会返回nan。

3. 循环处理数据的低效与冗余 #

你用enumerate遍历每一行再手动append到列表、转成DataFrame的方式不仅效率低，还容易出错。Pandas本身支持布尔索引筛选，完全可以简化这个过程。

修正后的代码 #

我重构了你的代码，解决了上述问题，同时优化了数据处理逻辑：

import pandas as pd
from scipy import stats

def run_ttest(data, stateslist):
    # 用布尔索引直接筛选符合条件的行，一步到位
    is_unitown = data['RegionName'].isin(stateslist)
    
    # 筛选后直接剔除NaN值，得到干净的Series
    unitown_values = data.loc[is_unitown, 'differ'].dropna()
    not_unitown_values = data.loc[~is_unitown, 'differ'].dropna()
    
    # 返回两个处理好的Series，供t检验使用
    return unitown_values, not_unitown_values

# 假设你的data和stateslist已经提前定义好
unitown_vals, not_unitown_vals = run_ttest(data, stateslist)

# 先检查数据量，避免空数组导致的nan
print(f"符合条件的城镇数据量: {len(unitown_vals)}")
print(f"不符合条件的城镇数据量: {len(not_unitown_vals)}")

# 执行t检验
result = stats.ttest_ind(unitown_vals, not_unitown_vals)
print(result)

额外排查点 #

如果修正后还是返回nan，你需要检查以下几点：

• 确认stateslist里的内容和data['RegionName']的格式完全匹配（比如大小写、空格、缩写/全称差异），否则筛选出来的数据为空。
• 检查data['differ']列是否大部分都是NaN，导致dropna后其中一个Series为空——t检验要求两组数据都至少有1个有效值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Caledonian26