在Python中，您可以使用Pandas库来查看变量的分布。以下是一些基本的方法：
直方图（Histogram）:
使用`DataFrame.hist（bins=10）`可以创建一个直方图，显示数据框架（DataFrame）中所有变量的概率分布。
描述性统计:
使用`df.describe（）`可以获取数据框架中每个数值列的统计摘要，包括最大值、最小值、平均值、标准差、四分位数和样本数量。
频数分布:
使用`df['column_name'].value_counts（）.head（15）.plot（kind='bar'）`可以创建一个条形图，显示某一列中前15个最常见的值。
数据类型:
使用`df.info（）`可以查看数据框架中每列的数据类型以及非空值的数量。
数据分布的可视化:
对于连续分布的数据，可以使用`seaborn`或`matplotlib`库创建更复杂的分布图，例如核密度估计（KDE）图或小提琴图。
请根据您的具体需求选择合适的方法来查看变量的分布。