1. 导入所需库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from skbio.diversity.alpha import gini_index, hill_numbers

df = pd.read_csv("data.csv")

2. 计算Gini指数和希尔数，并将结果存储在新的数据框中：

# 假设数据中有3个组，每个组有5个样品
group_names = ['Group1', 'Group2', 'Group3']
n_samples = 5

# 创建一个空的数据框来存储结果
df_results = pd.DataFrame(columns=['Group', 'Gini_Index', 'Hill_Number'])

for group in group_names:
    # 从数据框中获取该组的数据
    group_data = df.loc[df['Group'] == group, 'Abundance']

    # 计算Gini指数和希尔数
    gini = gini_index(group_data)
    hill = hill_numbers(group_data, q=2)

    # 将结果添加到数据框中
    df_results = df_results.append({'Group': group, 'Gini_Index': gini, 'Hill_Number': hill}, ignore_index=True)

3. 可以使用数据框中的结果进行组间比较：

# 比较Gini指数
gini_diff = np.abs(df_results.loc[0, 'Gini_Index'] - df_results.loc[1, 'Gini_Index'])

# 比较希尔数
hill_diff = np.abs(df_results.loc[0, 'Hill_Number'] - df_results.loc[1, 'Hill_Number'])

4. 可以将结果可视化，以便更好地理解不同组之间的差异：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制Gini指数比较的直方图
plt.bar(df_results['Group'], df_results['Gini_Index'])
plt.title('Gini Index Comparison')
plt.xlabel('Group')
plt.ylabel('Gini Index')
plt.show()

# 绘制