如何在Python中使用Pandas将R s Tukey s HSD表转换为相关矩阵''

发布于03月29日

我最近从R的TukeyHSD测试导出了一个表，以获得不同时间组(0，5，10，20，30，40，50，60)的p值.我很好奇是否有一种方法可以将其转换成相关矩阵，其中每个轴代表时间组，并对应于各自的p值.

该表包括指示不同时间组之间的对应关系的索引(例如，5-10或10—50).我已经将它作为一个框架导入Python.有没有一种方法可以按照下面描述的方式重新排列双框？

        p adj
Groups  
50-0    2.815526e-13
60-0    2.855494e-13
20-0    4.764197e-08
50-5    1.712389e-05
50-10   1.483440e-04
50-40   1.643480e-04
60-5    5.873007e-04
60-10   5.218047e-03
60-40   5.613566e-03
10-0    6.878476e-03
40-0    1.270855e-02
20-5    7.380859e-02
50-20   1.574372e-01
40-20   3.264569e-01
20-10   3.369147e-01
5-0 3.816166e-01
60-50   7.301423e-01
60-20   8.503578e-01
10-5    9.731384e-01
40-5    9.820983e-01
40-10   1.000000e+00

我希望它是这样的:

        0    5    10    20    ...
0       ...  ...  ...  ...
5       ...  ...  ...  ...
10      ...  ...  ...  ...
20      ...  ...  ...  ...
...

我在网上没有找到类似的东西，所以我不知道从哪里开始.

y 0 5 10 20 40 50 x 5 3.816166e-01 NaN NaN NaN NaN NaN 10 6.878476e-03 0.973138 NaN NaN NaN NaN 20 4.764197e-08 0.073809 0.336915 NaN NaN NaN 40 1.270855e-02 0.982098 1.000000 0.326457 NaN NaN 50 2.815526e-13 0.000017 0.000148 0.157437 0.000164 NaN 60 2.855494e-13 0.000587 0.005218 0.850358 0.005614 0.730142

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