インポートPANDAS AS PDの pd.options.display.max_rows = 10 ＃設定された表示ライン数 DF1 = pd.read_csv（R＆LT ' ：E \ anacondatest \ PythonData \ PM25 \ Beijing_2009_HourlyPM25_created20140709.csvの'、コード= ' GBK ' ） ＃数値変数基本的な説明の df1.describe（含ま= 「すべて」） ＃あなたがリストに複数の列を指定した場合、多変量解析を望ん含ま ＃のカテゴリ変数のための頻度統計 pd.value_counts（DF1。タイプ、ソート= False）が DF1。合計サブ.value_counts（ビン = 10） ＃統計をセグメント化の ＃クロスタブ/ピボット df1.pivot_table（インデックス= [ '省「」当局「 ]、列= 」タイプ「値= 」スコア「aggfunc = SUM） ＃一般的仮説検定 」「」 1標本t検定 t検定二つの独立サンプル t検定 単一因子分散の分析 カイ二乗検定 相関分析 、回帰分析 試験にノンパラメトリック法 「」 '