Python在统计方面的应用非常广泛，以下是一些常见的统计操作和工具：
基本统计函数:
使用`count（）`函数统计列表、字符串等序列中元素出现的次数。
使用`Counter`类从`collections`模块统计序列中元素出现的次数。
数据遍历:
使用`for i in`循环遍历数据，配合`if`语句进行条件统计。
绘图库:
`plotnine`库模仿R的`ggplot2`语法，用于绘制统计图表。
统计分布:
导入`numpy`和`scipy`库，了解并应用不同的统计分布，如二项分布、泊松分布、指数分布和正态分布。
数据分析工具:
`scipy.stats`提供基本的统计测试，如t检验、卡方检验等。
`statsmodels`提供更为系统的统计模型，包括线性模型、时序分析等。
Pandas库:
用于数据清洗、转换和分析，配合`matplotlib`进行数据可视化。
文件处理:
读取和分析日志文件或其他数据文件，提取有用信息。
其他技巧:
使用`tty`模块实现不输入回车获取值。
使用进度条显示任务进度。
使用`getent passwd`命令反向查询用户信息。
Python的统计功能十分强大，以上提及的方法和工具只是冰山一角。根据具体需求，还可以探索更多的库和方法，如`pandas`的`groupby`、`pivot_table`，`seaborn`的统计图形等。