对文件夹中每个可能的文件组合进行统计测试
Performing statistical test on every possible file combination in a folder
我有一个包含大约 100 个 csv 文件的文件夹。我想对每种可能的文件组合使用两次采样的 Kolmogorov-Smirnov 测试。我可以像这样手动执行此操作：
import pandas as pd
import scipy as sp
df=pd.read_csv(r'file1.csv')
df2=pd.read_csv(r'file2.csv')
sp.stats.ks_2samp(df, df2)
但我不想手动分配所有变量。有没有办法遍历文件并使用统计测试比较所有可能的组合？
听起来你想得到文件名列表本身的笛卡尔积。
Cartesian product of lists in python
在你的实现中，你应该有一个列表中所有文件名的列表，然后调用
itertools.product(files, files)
在 documentation for itertools.product 中提到它与
相同
((x,y) for x in A for y in B)
我有一个包含大约 100 个 csv 文件的文件夹。我想对每种可能的文件组合使用两次采样的 Kolmogorov-Smirnov 测试。我可以像这样手动执行此操作：
import pandas as pd
import scipy as sp
df=pd.read_csv(r'file1.csv')
df2=pd.read_csv(r'file2.csv')
sp.stats.ks_2samp(df, df2)
但我不想手动分配所有变量。有没有办法遍历文件并使用统计测试比较所有可能的组合？
听起来你想得到文件名列表本身的笛卡尔积。
Cartesian product of lists in python
在你的实现中，你应该有一个列表中所有文件名的列表，然后调用
itertools.product(files, files)
在 documentation for itertools.product 中提到它与
((x,y) for x in A for y in B)