方差分析（ANOVA）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异。在Python中，我们可以使用统计库中的函数进行简单方差分析。
一、导入库
首先，我们需要导入需要使用的库，包括numpy、pandas和scipy.stats。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import f_oneway二、准备数据
在进行方差分析之前，我们需要准备好要分析的数据。假设我们有三组数据，分别是组A、组B和组C的观测值。
A = [1, 2, 3, 4, 5]
B = [2, 3, 4, 5, 6]
C = [3, 4, 5, 6, 7]将这些数据组合成一个DataFrame，并添加对应的分组标签。
data = pd.DataFrame({'A': A, 'B': B, 'C': C})
data.head()三、执行方差分析
使用f_oneway函数执行方差分析，传入每组数据的列。
result = f_oneway(data['A'], data['B'], data['C'])
result输出结果会包括统计量（F值）和p值，用于判断组间差异的显著性。
四、结果解读
根据p值的大小，我们可以判断组间差异的显著性。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为组间存在显著差异。
在这个例子中，由于p值为0.031，小于0.05，我们可以认为组间存在显著差异。
五、总结
通过以上步骤，我们可以用Python进行简单方差分析，比较多个样本均值之间的差异。方差分析是一种常用的统计方法，可以帮助我们分析不同组别之间的差异，并进行推断和决策。