如何將 statsmodels 測試的結果導出到 CSV？

Question

我只是在學習如何使用statsmodels （Python 模塊）來執行諸如回歸分析、正態性測試和同質方差之類的事情。 我正在處理多個數據集（通常為 CSV 文件），並且想編寫一個腳本來幫助我更有效地完成此操作。 我的數據只是一組數字。

數據示例

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

具體來說，我想：

(1) 對多個文件進行迭代測試

(2) 將每次測試的結果保存到新文件的新行中

我正在使用的測試之一的示例。

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

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

它導出的浮點數如下所示。

(0.08557045418097009, 7.144631930303909e-50)

我對 if/else 和 boolean 值的冒險導致這段代碼打印出一個也很適合導出的文本。

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)

任何有關如何 go 的提示和反饋將不勝感激！

Answer 1

將兩個浮點數寫入 CSV https://docs.python.org/3/library/csv.ZFC35EZ8383226

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

循環通過成對的花車做

        csvwriter.writerow([float1, float2])