Независимость T-теста для фрейма данных Pandas

Я хочу рассчитать scipy.stats.ttest_ind () для числовых столбцов в фрейме данных pandas с двоичной целевой переменной.

import pandas as pd
from scipy import stats

def calculate_tStatistic(df, target, numeric_cols):

    """
    Calculate the t-test on TWO RELATED samples of scores, a and b.

    This is a two-sided test for the null hypothesis that 2 related or 
    repeated samples have identical average (expected) values.

    Params
    =====================================
    df               : dataframe
    target           : target column name(str)
    numeric_cols     : list of numeric columns

    Return
    =======================================
    results_df       : A dataframe with features and t-statistic p-val
    """

    # create an empty dictionary
    t_test_results = {}
    # loop over column_list and execute code 
    for column in numeric_cols:
        group1 = df.where(df[target] == 0).dropna()[column]
        group2 = df.where(df[target] == 1).dropna()[column]
        # add the output to the dictionary 
        t_test_results[column] = stats.ttest_ind(group1,group2)
    results_df = pd.DataFrame.from_dict(t_test_results,orient="Index")
    results_df.columns = ['t-statistic','t_stat_pval']

    results_df.reset_index(inplace=True)
    results_df.rename(columns = {"index":"x"}, inplace=True)
    return results_df

Образец

import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")

calculate_tStatistic(titanic, "survived", ["age", "fare"])

Полученные результаты

      x       t-statistic     t_stat_pval
0    age        3.479558       0.000630
1    fare      -1.767759       0.078795

Может ли кто-нибудь подтвердить, что я действительно делаю это правильно?

Есть ли лучший / более элегантный / более точный способ сделать это ??