Python獨立t檢驗（independent t-test）是一種用于比較兩組獨立樣本之間差異的統(tǒng)計方法，通常用于科學研究中判斷兩組數(shù)據(jù)平均值是否有顯著性差異。

# 導入相關庫
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('data.csv')
# 將數(shù)據(jù)分組
group1 = data[data['group'] == 1]['value']
group2 = data[data['group'] == 2]['value']
# 進行獨立t檢驗
t, p = stats.ttest_ind(group1, group2)
# 輸出結果
print('t值為{:.2f}，p值為{:.4f}'.format(t, p))

以上代碼中，我們首先導入了Pandas和scipy.stats兩個庫，分別用于進行數(shù)據(jù)處理和獨立t檢驗的計算。接著，我們通過讀取一個CSV格式的數(shù)據(jù)文件，將數(shù)據(jù)分組并進行獨立t檢驗。最后，將t值和p值輸出到屏幕上。

需要注意的是，獨立t檢驗的前提條件是兩組數(shù)據(jù)滿足獨立性、正態(tài)性和同方差性。若樣本數(shù)據(jù)不滿足這些條件，則可能會影響檢驗的結果。