python - Pythonを使用した多重比較のためのクラスカル・ウォリス検定

Question

グループ間の複数の変数 (例: out1、out2、および out3 の序数レベルでの疾患の違い) に対してクラスカル ウォリス テストを実行し、KW テスト結果の減少に基づいて並べ替えられた変数 [例: out2、out3、out1] を取得することを計画しています。ただし、「ValueError: If using all scalar values, you must pass an index」というエラー メッセージが表示されます。それで、それを修正する方法は？

from scipy import stats
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({ 'ID': list(range(1,21)), 
                  'Disease': ["Cancer","Healthy","Adenoma","Cancer","Cancer","Healthy","Cancer","Healthy","Cancer","Cancer","Adenoma","Cancer","Healthy","Cancer","Healthy","Healthy","Healthy","Inflammation","Healthy","Inflammation"],
                   'Out1': np.random.randn(20),
                  'Out2': np.random.randn(20),
                  'Out3': np.random.randn(20)})

def KW_test(y, x):
  y = np.array(y)
  label, idx = np.unique(list(x), return_inverse=True)
  groups = [y[idx == i] for i, l in enumerate(label)]
  H, p = stats.kruskal(*groups)
  return H

results=[]
outcomes= list(data.columns)[2:]
for i in outcomes: 
   y=data[i]
   x=data.iloc[:, 1]
   KW_test=KW_test(y,x)
   results=pd.DataFrame({'outcomes': i, 'KW_test': KW_test}, columns=['outcomes', 'KW_test']) 
   results.append(results)
   # sorted the results decreasingly using KW_test results
   results=results.sort_value(["KW_test"], ascending=False)
   # return the sorted outcomes 
   print(results[outcomes])