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我知道这听起来很荒谬，但我必须将 for 循环传递给函数。我有一个包含 75 列以上的数据框，其中大多数是分类变量。其中一个变量被调用SalePrice，我希望找到分类变量和 之间的相关性SalePrice。

这是我的代码，但我认为手动浏览所有 75 列是荒谬的。有没有简单的方法？

df = pd.read_csv(file, delimiter=',')
qualityTest = df[["OverallQual","SalePrice"]]
qualities = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
stats.f_oneway(qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 1],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 2],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 3],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 4],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 5],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 6],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 7],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 8],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 9],
              qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == 10])

我试过这样做，但它不起作用

stats.f_oneway(
    for i in qualities:
        qualityTest['SalePrice'][qualityTest['OverallQual'] == i]
)
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您可以使用列表推导 - 本质上，使用for循环创建一个列表，然后将其传入：

stats.f_oneway([qualityTest['salePrice'][qualityTest['OverallQual'] == i] for i in qualities])

或者，如果您希望它作为i单独的参数传递，而不是作为一个带有ielements*的列表传递，您可以在最外面的一组方括号前面添加一个右括号（这会将您刚刚制作的列表解压缩为函数参数）。

于 2019-07-01T03:41:09.490 回答
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groupby在这里使用

qualityTest.groupby('OverallQual').OverallQual.apply(stats.f_oneway)
于 2019-07-01T03:44:51.873 回答