【发布时间】：2020-08-23 01:32:59
【问题描述】：
我来自另一个topic，讨论开始于该topic。假设我有这个来自心理学研究的 pandas 数据框，其中我有一个因子变量（国家），以及来自李克特量表的一些项目。
import pandas as pd
import numpy as np
import pingouin as pg
from numpy import nan
sim_data = pd.DataFrame.from_dict({'country': {33003: 'Vietnam',
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我定义了一个函数来执行 Cronbach 的 Alpha 分析，代码如下：
def cronbach_alpha(df):
# 1. Transform the df into a correlation matrix
df_corr = df.corr()
# 2.1 Calculate N
# The number of variables equals the number of columns in the df
N = df.shape[1]
# 2.2 Calculate R
# For this, we'll loop through the columns and append every
# relevant correlation to an array calles "r_s". Then, we'll
# calculate the mean of "r_s"
rs = np.array([])
for i, col in enumerate(df_corr.columns):
sum_ = df_corr[col][i+1:].values
rs = np.append(sum_, rs)
mean_r = np.mean(rs)
# 3. Use the formula to calculate Cronbach's Alpha
cronbach_alpha = (N * mean_r) / (1 + (N - 1) * mean_r)
return cronbach_alpha
现在我很高兴我可以在此处使用此命令从我的项目中获取 Cronbach 的 alpha：
cronbach_alpha(sim_data.drop("country",1))
但是，我希望获得所有国家/地区的 Cronbach's alpha。我想要的结果类似于 R
的结果如您所见，它对所有项目（来自该数据集的 15 个项目）运行 Cronbach Alpha，但所有分析均按每个国家/地区分组。我很确定它可以用 Python 完成，user 开始帮助我。
【问题讨论】：
标签： python pandas pandas-groupby