R:对dataframe中的每一列应用不同条件的函数(Shapiro测试)

在Python中，可以使用pandas库来处理dataframe中的每一列，并应用不同条件的函数。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。

首先，您需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，您可以使用pandas的read_csv()函数来读取CSV文件并创建一个dataframe对象：

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，您可以使用dataframe的apply()方法来应用不同条件的函数。对于Shapiro测试，您可以使用scipy库中的shapiro()函数。假设您要对每一列应用Shapiro测试，可以使用以下代码：

from scipy.stats import shapiro

# 定义一个函数来应用Shapiro测试
def shapiro_test(column):
    stat, p_value = shapiro(column)
    return p_value

# 对每一列应用Shapiro测试
shapiro_p_values = df.apply(shapiro_test)

上述代码中，我们定义了一个名为shapiro_test()的函数，该函数接受一个列作为参数，并返回Shapiro测试的p值。然后，我们使用dataframe的apply()方法将该函数应用于每一列，并将结果存储在shapiro_p_values变量中。