📊📈 多因素方差分析 🐍——Python如何优雅地输出方差分析表？

数据分析的世界里，多因素方差分析（Two-way ANOVA）是一种强大的工具，帮助我们理解不同变量之间的交互影响。如果你正在用Python进行这项工作，但苦恼于如何输出整洁的方差分析表，这篇文章就是为你准备的！

首先，确保你已经导入了必要的库，比如`pandas`和`statsmodels`。通过`ols()`函数构建你的模型后，使用`anova_lm()`函数即可轻松得到结果。例如：

```python

import pandas as pd

import statsmodels.api as sm

from statsmodels.formula.api import ols

示例数据

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

model = ols('DependentVar ~ C(FactorA) + C(FactorB) + C(FactorA):C(FactorB)', data=data).fit()

anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)

print(anova_table)

```

💡 小贴士：如果想让输出更美观，可以借助`tabulate`库格式化表格。此外，别忘了检查假设条件，比如正态性和方差齐性哦！

🚀 掌握这项技能后，你将能更高效地解读实验数据背后的秘密！ 🌟