编写一个对DataFrames列表执行多个学生t测试的函数

的功能是对给定的多个DataFrame进行学生t检验。学生t检验是一种用于比较两组样本均值是否有显著差异的统计方法。

函数的输入参数应包括一个包含多个DataFrame的列表，每个DataFrame代表一个样本组。函数的输出应为一个包含每个DataFrame之间的t检验结果的DataFrame或字典。

以下是一个示例的函数实现：

import pandas as pd
from scipy import stats

def perform_t_tests(dataframes):
    results = {}
    
    for i in range(len(dataframes)):
        for j in range(i+1, len(dataframes)):
            sample1 = dataframes[i]
            sample2 = dataframes[j]
            
            # 执行学生t检验
            t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)
            
            # 将结果存储到字典中
            result_key = f"t-test_{i+1}_vs_{j+1}"
            results[result_key] = {'t_statistic': t_statistic, 'p_value': p_value}
    
    # 将结果转换为DataFrame并返回
    results_df = pd.DataFrame.from_dict(results, orient='index')
    return results_df

这个函数使用了pandas库和scipy库中的stats模块来执行学生t检验。它通过遍历给定的DataFrame列表，对每对DataFrame执行t检验，并将结果存储在一个字典中。最后，将字典转换为DataFrame并返回。

这个函数的应用场景是在数据分析和统计学中，当我们需要比较多个样本组之间的均值差异时，可以使用学生t检验来判断差异是否显著。

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