我非常了解此链接： Is there a pythonic way to do a contingency table in Pandas? 将两列转换为2x2偶发性，然后轻松进行费舍尔精确测试。我正在努力的是如何采用上述解决方案并将其应用于多列。我的数据如下：
Samples A B C D E F G H I J K L M N 0 P
AA1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
AA2 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
AA3 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0
AA4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
AA5 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0
AA6 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
AA7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
AA8 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0
AA9 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1
AA10 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1
AA11 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1
AA12 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1
AA13 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1
AA14 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1
AA15 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1
AA16 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1
AA17 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1
AA18 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1
AA19 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1
AA20 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
AA21 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1
AA22 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1
AA23 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
并且我想要类似以下的输出（请注意，以下p值是假的，并不代表上述数据）：
A B C D E F G H I J K L M N O P
A
B 0.05
C 0.9 0.9
D 0.4 0.8 0.8
E 0.002 0.001 0.8 0.02
F 0.12 0.67 0.001 0.8 0.6
G 0.9 0.9 0.8 0.01 0.8 0.8
H 0.1 0.22 0.8 0.8 0.8 0.33 0.01
I 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05
J 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9
K 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.8 0.9 0.9
L 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.8 0.02 0.02
M 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.67 0.001 0.8 0.6 0.8
N 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.8 0.01 0.8 0.8 0.8
O 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.22 0.8 0.8 0.8 0.33 0.01 0.01
P 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.22 0.8 0.8 0.8 0.33 0.01 0.01 0.01
到目前为止的代码是：
import pandas as pd
from scipy.stats import fisher_exact
df = pd.read_table("......")
df.set_index("Samples", inplace=True)
print(df.head())
print(pd.crosstab(df.A, df.B))
tab = pd.crosstab(df.A, df.B)
print(fisher_exact(tab))
这给了我2x2和p值，但是我不知道如何遍历列。像A对B，A对C，A对D ...等...等等，然后将p-val放入输出格式。
高度赞赏任何指导！
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以下是完成任务的代码。
import pandas as pd
import os
from scipy.stats import fisher_exact
dirpath="...."
df = pd.read_table(".....")
df.set_index("Sample ID", inplace=True)
my_df = pd.DataFrame(index=df.columns, columns=df.columns)
for colout in df.columns:
for colinner in df.columns:
if(colout==colinner):
my_df.at[colout,colinner]=0
else:
tab = pd.crosstab(df[colout],df[colinner])
fish_vals = fisher_exact(tab)
my_df.at[colout,colinner]=fish_vals[1]
my_df.to_csv(os.path.join(dirpath,'myfile.txt'), sep='\t', encoding='utf-8',quoting=0, index=True)
print(my_df)