Update app.py

app.py

@@ -204,20 +204,22 @@ def two_variable_mm(df, var1, var2):
 
 def two_variable_ssc(df, var1, var2):
     unique_values = list(set(df[var1].dropna()))
-    mean_dataframe = {'Mean': [], 'Variation': []}
+    mean_dataframe = {'Mean': [], 'Variation': [], 'Friquency': []}
     for i in unique_values:
-        mean_dataframe['Mean'] += [df[df[var1] == i][var2].mean()]
-        mean_dataframe['Variation'] += [df[df[var1] == i][var2].var()]
+        d = df[df[var1] == i][var2]
+        mean_dataframe['Mean'] += [d.mean()]
+        mean_dataframe['Variation'] += [d.var()]
+        mean_dataframe['Friquency'] += [len(d)]
 
     mean_dataframe = pd.DataFrame(mean_dataframe)
     mean_dataframe.index = unique_values
 
-    mean_dataframe.loc['Total'] = [df[var2].mean(), df[var2].var()]
+    mean_dataframe.loc['Total'] = [df[var2].mean(), df[var2].var(), len(df[var2])]
 
     return mean_dataframe
 
 def two_variable_msc(df, var1, var2):
-    mean_dataframe, unique_values = {'Mean': [], 'Variation': []}, []
+    mean_dataframe, unique_values = {'Mean': [], 'Variation': [], 'Friquency': []}, []
     for i in var1:
         d = df[i].dropna()
         j = list(set(df[i].dropna()))[0]
@@ -225,12 +227,13 @@ def two_variable_msc(df, var1, var2):
         unique_values += [j]
         mean_dataframe['Mean'] += [d.mean()]
         mean_dataframe['Variation'] += [d.var()]
+        mean_dataframe['Friquency'] += [len(d)]
 
     mean_dataframe = pd.DataFrame(mean_dataframe)
     mean_dataframe.index = unique_values
 
-    mean_dataframe.loc['Total'] = [df[var2].mean(), df[var2].var()]
-    
+    mean_dataframe.loc['Total'] = [df[var2].mean(), df[var2].var(), len(df[var2])]
+
     return mean_dataframe
 
 def t_test(m1, m2, n1, n2, v1, v2):