我正在尝试将shapiro-wilk测试应用于我的数据框，该数据框基于两个分类变量分为几组：
df.groupby(['category 1', 'category 2']).apply(stats.shapiro)
这导致一个错误，表明它无法将字符串转换为浮点数。我用来拆分数据框的只有两个非数字列。
我如何解决它？
编辑：
示例数据：
cat1 cat2 purchases sales
A B 20 25
C A 30 45
B B 35 20
A A 40 50
我想获取每个数字列的shapiro统计信息和p值，而不必编写每个类别的所有可能组合。
最佳答案
这应该工作：
df.groupby(['cat1', 'cat2'])['purchases','sales'].apply(stats.shapiro)
关于python - Pandas groupby并将函数应用于数字列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/52279449/