Python中有不少用于數據分析的工具，其中一種常用工具就是成組t檢驗。成組t檢驗可以用來比較兩組樣本的均值是否具有統計顯著性差異。

在Python中，我們可以使用stats.ttest_ind()函數來進行成組t檢驗。

import numpy as np
from scipy import stats
# 創建兩組數據
group1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
group2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
# 進行成組t檢驗
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
# 輸出結果
print("t_statistic:", t_statistic)
print("p_value:", p_value)

在上面的代碼中，我們首先導入了numpy和scipy庫，然后創建了兩組數據group1和group2。接著使用stats.ttest_ind()函數進行成組t檢驗，并將結果保存在t_statistic和p_value變量中。最后輸出結果。

如果p值小于我們設定的顯著性水平（例如0.05），則說明兩組樣本具有顯著性差異。

需要注意的是，成組t檢驗有一些前提條件，例如數據需要服從正態分布、方差需要相等等，需要檢查這些條件是否滿足。