DataFrame到DataFrameRow转换(朱莉娅)

Question

我正在使用Pingouin.jl测试正常度。

在他们的文档里，我们

dataset = Pingouin.read_dataset("mediation")
Pingouin.normality(dataset, method="jarque_bera")

它应该为数据集中的每个DataFrame返回一个正常的true或false。

目前，这个广播是不推荐的，而且我无法为每个唯一的列输出(它正在工作并输出一个DataFrame)连接一个DataFrame的结果。

到目前为止我所拥有的。

function var_norm(df)
  norm = DataFrame([])
  for i in 1:1:length(names(df))
        push!(norm, Pingouin.normality(df[!,names(df)[i]], method="jarque_bera"))
  end
  return norm
end

我所犯的错误：

julia> push!(norm, Pingouin.normality(df[!,names(df)[1]], method="jarque_bera"))

ERROR: ArgumentError: `push!` does not allow passing collections of type DataFrame to be pushed into a DataFrame. Only `Tuple`, `AbstractArray`, `AbstractDict`, `DataFrameRow` and `NamedTuple` are allowed.
Stacktrace:
 [1] push!(df::DataFrame, row::DataFrame; promote::Bool)
   @ DataFrames ~/.julia/packages/DataFrames/vuMM8/src/dataframe/dataframe.jl:1603
 [2] push!(df::DataFrame, row::DataFrame)
   @ DataFrames ~/.julia/packages/DataFrames/vuMM8/src/dataframe/dataframe.jl:1601
 [3] top-level scope
   @ REPL[163]:1

编辑：push!函数没有在我发布的第一个版本中正确地编写。但是，更改后错误仍然存在。如何将DataFrame类型的输出从Pingouin重新格式化为DataFrameRow

Answer 1

当Pengouin.normality返回一个DataFrame时，您将不得不迭代它的结果并逐个推送：

df = Pengouin.normality(…)
for row in eachrow(df)
    push!(norms, row)
end

如果您确信Pengouin.normality返回的DataFrame正好是一行，则只需编写

push!(norms, only(Pengouin.normality(…)))