import pandas as pd from statsmodels.sandbox.stats.multicomp import multipletests

создаем DataFrame с результатами тестирования

data = {'p-value': [0.02, 0.04, 0.08, 0.10, 0.001], 'test_result': ['reject', 'reject', 'not significant', 'not significant', 'reject']} df = pd.DataFrame(data)

добавляем столбец m с общим количеством сравнений

m = len(df) df['m'] = m

рассчитываем поправку Холма

reject, pvals_corrected, alphaSidak, alphaBonf = multipletests(df['p-value'], method='holm') df['alpha_holm'] = pvals_corrected

сравниваем p-value с поправкой Холма и записываем результат в столбец test_result_corr

df['test_result_corr'] = ['reject' if pval < alpha_holm else 'not significant' for pval, alpha_holm in zip(df['p-value'], df['alpha_holm'])]

print(df)