如何将pandas DataFrame各列批量传入kruskal统计函数运算

解决方案 #

你可以直接用Python的可变参数解包语法实现，无需手动枚举每一列参数： #

场景1：沿用你现有逻辑，取前6列的前3行传入

print(stats.kruskal(*[df.iloc[:3, i] for i in range(6)]))

场景2：全部33列的所有行都参与计算

两种写法可选，可读性都很高：

# 写法1：基于numpy数组转置，执行效率更高
print(stats.kruskal(*df.values.T))

# 写法2：基于pandas列迭代，可读性更强
print(stats.kruskal(*(col for _, col in df.items())))

补充：如果存在非数值列需要先过滤

避免传入字符串等非数值类型报错：

# 仅筛选数值类型列参与计算
num_cols = df.select_dtypes(include='number')
print(stats.kruskal(*(col for _, col in num_cols.items())))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者z w