现有一个手机评论数据Mobile.csv文件，文件路径为C:\example\Mobile.csv，该文件的数据列包括手机品牌、价格和评分，请按手机品牌统计评分最大值、最小值、算术平均值和中位数。用Python编写

首先，你需要导入必要的库，如pandas用于数据处理，以及numpy用于计算统计数据。然后，你可以使用pandas读取CSV文件，并按照手机品牌对评分进行分组，计算所需的统计数据。这里是一个基本的Python脚本示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
file_path = "C:\\example\\Mobile.csv"
df = pd.read_csv(file_path)

# 按照手机品牌进行分组
grouped = df.groupby('手机品牌')

# 对每个品牌计算评分的最大值、最小值、算术平均值和中位数
stats = grouped['评分'].agg(['max', 'min', 'mean', 'median'])

# 输出结果
print(stats)

这个脚本会返回一个DataFrame，其中包含每种手机品牌的评分最大值、最小值、算术平均值和中位数。

如果你想把结果保存到新的CSV文件，可以添加一行代码：

stats.to_csv('手机评分统计.csv', index=False)

这将在当前目录下创建一个新的CSV文件，名为"手机评分统计.csv"，其中包含计算后的统计数据。