我有两张数据表。每个表具有相同的尺寸245x10。可以找到原始文件here。我需要计算这两个表的t检验;但是，当我应用numpy函数时，我收到错误。
import scipy.stats as st
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('GC Cerbellum final.txt', sep='\t')
df1 = df.ix[:, 1:12]
df2 = df.ix[:, 12:]
st.ttest_ind(df1, df2)
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.pyc in var（a，axis，dtype，out，ddof，keepdims）2936 2937 return _methods._var（a，axis = axis，dtype = dtype，out = out，ddof = ddof， - ＆GT; 2938 keepdims = keepdims）
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_methods.pyc in _var（a，axis，dtype，out，ddof，keepdims） 93如果是实例（arrmean，mu.ndarray）： 94 arrmean = um.true_divide（ ---＆GT; 95 arrmean，rcount，out = arrmean，cast =＆＃39; unsafe＆＃39;，subok = False） 96其他： 97 arrmean = arrmean.dtype.type（arrmean / rcount）
TypeError：/：＆＃39; str＆＃39;不支持的操作数类型和＆＃39; int＆＃39;
我检查过，看起来所有数据都是整数，我不知道为什么它会在字符串上失败。也可能是因为缺少值以某种方式用字符串填充，它就会失败。
所以我的问题是如何在python中对缺少值的两个表执行t检验？
答案 0 :(得分：1)
你的文件中有NA，但是pandas不知道如何解释它们。你可以像
一样阅读df = pd.read_csv('GC Cerbellum final.txt', sep='\t', na_values=[' NA'])
和pandas将它们读作浮点列而不是字符串列，并适当地使用NaN。
（顺便说一下，你的切片看起来也不对。）