如何将 statsmodels 测试的结果导出到 CSV？

Question

我正在学习如何使用 statsmodels（Python 模块）来执行回归分析、正态性和齐次方差检验等操作。我正在处理多个数据集（通常是 CSV 文件），并且想编写一个脚本来帮助我更有效地完成这项工作。我的数据只是一组数字。

数据示例

column1, column2
2.80609,2.80609
2.39059,1.6697286666666666
3.6487540000000003,1.8243770000000001
1.8582885714285717,3.0046419047619044
2.587834,1.7252226666666666
...

具体来说，我想：

(1) 对多个文件进行迭代测试

(2) 将每个测试的结果保存到新文件中的新行

我正在使用的测试之一的示例。

data = pd.read_csv("data.csv") 

column1 = data['column1']
p_value = sm.stats.diagnostic.lilliefors(data, dist='norm', pvalmethod='approx')

它导出的浮点数是这样的

(0.08557045418097009, 7.144631930303909e-50)

我对 if/else 和布尔值的冒险导致此代码打印了一个文本，该文本也可以很好地导出。

p_value = sm.stats.diagnostic.lilliefors(curvature_length, dist='norm', pvalmethod='approx')[1]
if p_value<0.05:
    print("Data is not normal distributed")
else:
    print("Data is normal distributed")
print(p_value)

我们将不胜感激任何有关如何解决此问题的提示和反馈！

Answer 1

将两个浮点数写入 CSV https://docs.python.org/3/library/csv.html

import csv
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)

通过成对的花车循环做

        csvwriter.writerow([float1, float2])

如何将 statsmodels 测试的结果导出到 CSV？

How to export the result from statsmodels test to CSV?

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