假设我有以下列表：
cond_1 = [1,2]
cond_2 = [3,5]
还有以下数据框df：
|----------|
| Column_1 |
|----------|
| x |
|----------|
| y |
|----------|
| y |
|----------|
| x |
|----------|
我想要做的是添加第二列Column_2。遵循以下标准：
1) 如果Column_1包含 a x，则在Column_2from 中添加一个值cond_1；
2) 如果Column_1包含 a y，则在Column_2from 中添加一个值cond_2
所需的输出应该是这样的：
|----------|----------|
| Column_1 | Column_2 |
|----------|----------|
| x | 1 |
|----------|----------|
| y | 3 |
|----------|----------|
| y | …我有一个包含 4 个条件（A、B、C、D）的日期集。我在运行单向方差分析时观察到，在 4 个条件下，我的因变量（反应时间，RT）呈线性增加。
我想运行事后测试，看看 RT 从 A 到 B、从 B 到 C、从 C 到 D 的增加对于 Tukey HSD 事后测试是否显着。
为了在 Python 中运行测试，我使用以下代码：
#Multiple Comparison of Means - Tukey HSD
from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd
print(pairwise_tukeyhsd(df["RT"], df['Cond']))
我面临的问题是，这里假设我对所有可能的比较感兴趣（A vs B、A vs C、A vs D、B vs C、B vs D、C vs D）。因此，所应用的校正是基于 6 次测试。然而，我只是对 3 个比较（A 与 B、B 与 C、C 与 D）进行假设。
我如何告知事后测试我感兴趣的比较的数量/类型？