我想在 R 中重寫 python 代碼（實(shí)際上是 Jupyter Book）。它是關(guān)于計(jì)算一些數(shù)據(jù)的 t 檢驗(yàn)函數(shù)，以便在使用箱線圖之后將其可視化。我是 Python 和 R 的初學(xué)者，但我做了一些嘗試。這是Python中的代碼：import mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom myst_nb import gluefrom scipy.stats import ttest_indfrom matplotlib import pyplot as pltlabels = ['non-failing heart (NF)', 'failing heart (F)']data = [(99, 52), (96, 40), (100, 38), (105, 18),         (np.nan, 11), (np.nan, 5), (np.nan, 42),         (np.nan, 55), (np.nan, 53), (np.nan, 39),        (np.nan, 42), (np.nan, 50)]df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=labels)tt = ttest_ind(df['non-failing heart (NF)'],                df['failing heart (F)'],                equal_var=False, nan_policy='omit')pvalue = tt.pvalueglue('pvalue', math.ceil(pvalue * 1000.0) / 1000.0)這是我嘗試過的：library(math)labels(data) <- c("non-failing heart (NF)", "failing heart (F)")library(reticulate)np <- import("numpy", convert=FALSE)(x <- np$arange(1, 9)$reshape(2L, 2L))## [[  99.   52.]##   [  96.   40.]##   [  100.   38.]##   [  105.   18.]##   [ np.nan.   11.]##   [ np.nan.  5.]##   [ np.nan.  42.]##   [ np.nan.  55.]##   [ np.nan  53.]##   [ np.nan  39.]##   [ np.nan.  42.]##   [ np.nan  50.]##   [ 23.  24.]]df = pd.DataFrame.from_records(data, columns=labels)tt = ttest_ind(df['non-failing heart (NF)'],                df['failing heart (F)'],                equal_var=False, nan_policy='omit')pvalue = tt.pvalueprint(pvalue)