Python中如何生成符合Fisher's exact检验要求格式的列联表

核心解决思路 #

statsmodels生成的Table对象内置了原始计数属性，直接调用属性转换即可，无需手动处理输出文本。

完整实现代码 #

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

# 示例数据构造
d = {'Gender': [1,1,0,1,0], 'Employed': [1,0,0,1,1]}
df = pd.DataFrame(d)

# 生成statsmodels列联表对象
table = sm.stats.Table.from_data(df)

# 一键转换为scipy fisher_exact要求的输入格式
contingency_table = table.table.astype(int).tolist()

# 执行Fisher精确检验
odds_ratio, p_value = stats.fisher_exact(contingency_table)

代码说明 #

• table.table：statsmodels Table类的内置属性，直接返回存储列联表计数的numpy数组，对应你输出里的[[1. 1.] [1. 2.]]内容
• astype(int)：将默认的float类型计数转为整数，匹配检验函数的通用输入要求
• tolist()：将numpy数组转为Python原生嵌套列表，转换后的contingency_table打印结果为[[1, 1], [1, 2]]，完全符合输入要求

注：你示例中写的stats.fisher_Exact[[1,1],[1,2]]属于笔误，scipy中Fisher精确检验的调用方式为函数调用stats.fisher_exact(列联表变量)，无需用方括号直接取值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niam45