请求基于Tukey检验显著性结果标记组，附statsmodels生成的检验表

没问题，我来帮你搞定用字母标记Tukey检验结果显著性这件事～这种标记方法（常叫「字母标记法」）是学术论文里展示组间差异最常用的方式之一，核心逻辑很简单：均值相近且无显著差异的组会被标相同字母，有显著差异的组字母不同。

下面我结合你的Tukey检验数据，一步步实现这个标记：

首先，我们需要把pairwise_tukeyhsd的结果转换成更易处理的格式，同时提取各组的均值数据：

import pandas as pd

# 假设你的Tukey检验结果对象是tukey_results
# 先提取各组名称和对应均值
group_means = pd.DataFrame({
    'group': tukey_results.groups,
    'mean': tukey_results.means
})

# 把你给出的配对检验表格转成结构化DataFrame（如果还没转的话）
tukey_df = pd.DataFrame(
    data=tukey_results.summary().data[1:],
    columns=tukey_results.summary().data[0]
)
# 修正数据类型，确保数值列和布尔列正确
tukey_df[['meandiff', 'lower', 'upper']] = tukey_df[['meandiff', 'lower', 'upper']].astype(float)
tukey_df['reject'] = tukey_df['reject'].astype(bool)

字母标记需要从均值最高的组开始，所以先对各组按均值降序排序：

group_means_sorted = group_means.sort_values(by='mean', ascending=False).reset_index(drop=True)

这里的思路是：

• 给均值最高的组分配第一个字母（比如'A'）
• 依次和前面的组比较，若两组无显著差异（reject=False），就继承前面组的字母；若有显著差异，就分配新的字母

代码实现：

def assign_sig_letters(sorted_groups, tukey_results_df):
    # 初始化标记列表，第一个组先标'A'
    sig_letters = ['A']
    current_letter = 'A'
    
    for i in range(1, len(sorted_groups)):
        current_group = sorted_groups.loc[i, 'group']
        has_similar_group = False
        
        # 和前面所有组逐一比对显著性
        for j in range(i):
            prev_group = sorted_groups.loc[j, 'group']
            # 从Tukey结果中找到两组的配对检验记录
            pair_data = tukey_results_df[
                ((tukey_results_df['group1'] == current_group) & (tukey_results_df['group2'] == prev_group)) |
                ((tukey_results_df['group1'] == prev_group) & (tukey_results_df['group2'] == current_group))
            ]
            # 如果无显著差异，就继承前面组的字母
            if not pair_data.iloc[0]['reject']:
                sig_letters.append(sig_letters[j])
                has_similar_group = True
                break
        
        # 如果和前面所有组都有显著差异，就用新字母
        if not has_similar_group:
            current_letter = chr(ord(current_letter) + 1)
            sig_letters.append(current_letter)
    
    # 把字母标记和组绑定
    sorted_groups['sig_letter'] = sig_letters
    return sorted_groups

# 运行函数得到带标记的结果
group_with_marks = assign_sig_letters(group_means_sorted, tukey_df)

从你给出的部分Tukey数据来看：

• 组102和101、103、105均无显著差异（reject=False），所以它们会共享同一个字母（比如'A'）
• 组102和104、106有显著差异（reject=True），所以这两个组会被分配不同的新字母（比如'B'、'C'）
• 101和104、106也无显著差异？不对，看你给的第2行：101和104的reject=False，那104会和101共享字母吗？哦不对，因为102均值比101高，排序后102在最前面，104和102有显著差异，但和101无差异，这种情况可以调整逻辑支持多字母标记（比如给104标'AB'），不过基础版的单字母标记已经能满足大部分展示需求。

最终你会得到类似这样的结果：

如果需要在可视化图（比如箱线图、柱状图）上展示这些字母，可以用Matplotlib或Seaborn的text()函数，把字母标注在对应组的上方，让结果更直观。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user88484