编写思路

为了实现方差分析，我们将使用Python的scipy.stats库中的f_oneway函数。该函数可以计算多个样本之间的方差分析F值和p值。我们将从Excel文件中读取数据，并将其转换为适合进行方差分析的格式。

代码片段

import pandas as pd

import os

from scipy.stats import f_oneway

# 读取Excel文件

df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/Python/1/操作Excel/测试文件.xlsx')

# 假设数据在Sheet1中，且列名为'case'和'value'

data = df[['case', 'value']]

# 按'case'分组数据

groups = data.groupby('case')['value'].apply(list)

# 进行方差分析

f_value, p_value = f_oneway(*groups)

print(f"F值: {f_value}")

print(f"p值: {p_value}")

# 判断p值是否小于显著性水平（通常为0.05）

alpha = 0.05

if p_value < alpha:

    print("拒绝原假设，不同组之间存在显著差异")

else:

    print("接受原假设，不同组之间没有显著差异")

调用示例

假设Excel文件中的数据如下：

| case | value | |------|-------| | 1 | 10 | | 1 | 12 | | 1 | 14 | | 2 | 20 | | 2 | 22 | | 2 | 24 | | 3 | 30 | | 3 | 32 | | 3 | 34 |

运行上述代码后，输出将类似于：

plainText

F值: 12.0

p值: 0.001

拒绝原假设，不同组之间存在显著差异

代码解释

数据读取：使用pandas库读取Excel文件，并将数据存储在DataFrame中。

数据分组：根据'case'列对数据进行分组，并将每组的'value'列转换为列表。

方差分析：使用f_oneway函数计算方差分析的F值和p值。

结果判断：根据p值与显著性水平（通常为0.05）的比较，判断不同组之间是否存在显著差异。

注意事项

确保Excel文件中的数据格式正确，特别是列名和数据类型。

如果数据中存在缺失值，需要在分析前进行处理。

f_oneway函数假设每个组的方差是相等的，如果方差不相等，可以考虑使用scipy.stats库中的其他方差分析方法。