对于数值类变量(Numerical Variable)，我们可以得到min，max，mean，meduim，std等统计量，用pandas可以方便地完成，结果如下：

在Python的数据分析库Pandas中，对于数值类型的变量（Numerical Variable），确实提供了一套便捷的方式来计算一系列统计量。例如：

1. `min()` 函数用于获取最小值，即数据集中数列中的最小数值。
2. `max()` 函数则返回最大值，即数列中的最大数值。
3. `mean()` 计算平均值，即所有数值加起来除以数据点的数量。
4. `median()` 给出中位数，也就是将数据集排序后处于中间位置的数值，如果数据集有偶数个元素，则取中间两个数的平均值。
5. `std()` 或 `std_dev()` 计算标准差，衡量数据分散程度，标准差越大表示数据越分散。

你可以通过DataFrame对象的这些方法直接对某一列或多列的数值进行统计。例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含数值数据的DataFrame
stats = df['column_name'].describe()  # 'column_name'替换为你要计算的列名
print(stats)

这会返回包含计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值在内的描述性统计信息。