我來自這個討論開始的另一個話題。假設我有這個來自心理學研究的 pandas 數據框，其中我有一個因子變量（國家）和一些來自李克特量表的項目。我定義了一個函數來執行 Cronbach 的 Alpha 分析，它具有以下代碼：def cronbach_alpha(df):    # 1. Transform the df into a correlation matrix    df_corr = df.corr()        # 2.1 Calculate N    # The number of variables equals the number of columns in the df    N = df.shape[1]        # 2.2 Calculate R    # For this, we'll loop through the columns and append every    # relevant correlation to an array calles "r_s". Then, we'll    # calculate the mean of "r_s"    rs = np.array([])    for i, col in enumerate(df_corr.columns):        sum_ = df_corr[col][i+1:].values        rs = np.append(sum_, rs)    mean_r = np.mean(rs)       # 3. Use the formula to calculate Cronbach's Alpha     cronbach_alpha = (N * mean_r) / (1 + (N - 1) * mean_r)    return cronbach_alpha現在我很高興我可以使用這里的命令從我的項目中獲取 Cronbach's alpha：cronbach_alpha(sim_data.drop("country",1))但是，我想為所有國家/地區提供 Cronbach's alpha。我想要的結果類似于 R 的結果如您所見，它對所有項目（此數據集中的 15 個項目）運行 Cronbach's alpha，但所有分析均按每個國家/地區分組。我很確定它可以用 Python 完成并且用戶開始幫助我。