我有如下数据集
df = pd.DataFrame({'numbers':range(9), 'group':['a', 'b', 'c']*3})
group numbers
0 a 0
1 b 1
2 c 2
3 a 3
4 b 4
5 c 5
6 a 6
7 b 7
8 c 8
我想创建向量
a = [0, 3, 6]
b = [1, 4, 7]
c = [2, 5, 8]
对于 Kruskal-Wallis H-test python
stats.kruskal(a, b, c)
或者可能是 R 中的类似物（数字~组）
【问题讨论】：
标签： python pandas dataframe kruskal-wallis
我不熟悉 Kruskal-Wallis 测试的任何特殊要求，但您可以通过以下方式访问这些分组数组：
groupednumbers = {}
for grp in df['group'].unique():
groupednumbers[grp] = df['numbers'][df['group']==grp].values
print(groupednumbers)
*** {'c': array([2, 5, 8]), 'b': array([1, 4, 7]), 'a': array([0, 3, 6])}
也就是说，您可以通过显式调用 groupednumbers['a'] 等或通过列表获取向量：
args = groupednumbers.values()
...或者如果您需要它们按顺序排列：
args = [groupednumbers[grp] for grp in sorted(df['group'].unique())]
然后调用
stats.kruskal(*args)
或者如果您需要实际列表，您可以使用list(df['numbers'][...].values。）
【讨论】：