假设数据有1列，如何用python检查数据是否相同，如果全部相同，不进行分布检查；如果不是完全相同，进行正态分布检查，如果数据符合正态分布，返回P值；如果数据不符合正态分布，检查是否符合指数分布和对数正态分布，并返回P值；

在Python中，你可以使用`scipy`库中的`stats`模块来进行这些统计检验。首先，你可以使用`numpy`库中的`unique`函数来检查数据中是否全部相同。如果数据完全相同，就不会有进一步的统计检验。如果数据不是完全相同的，你可以使用`scipy.stats.normaltest`来检验数据是否符合正态分布。

如果数据不符合正态分布，可以使用`scipy.stats.expon`和`scipy.stats.lognorm`来进行指数分布和对数正态分布的检验。下面是一个简化的代码示例，展示了如何进行这些检查：

import numpy as np
from scipy import stats

# 假设data是你要检查的数组
data = np.array([...])

# 检查数据是否全部相同
if len(np.unique(data)) == 1:
    print("数据全部相同，无需进行分布检查。")
else:
    # 正态分布检验
    stat, p_value = stats.normaltest(data)
    if p_value > 0.05:  # 通常用5%的显著性水平
        print("数据符合正态分布，P值为:", p_value)
    else:
        # 指数分布检验
        stat, p_value_expon = stats.expon.fit(data)
        if p_value_expon > 0.05:
            print("数据符合指数分布，P值为:", p_value_expon)
        else:
            # 对数正态分布检验
            stat, p_value_lognorm = stats.lognorm.fit(data)
            if p_value_lognorm > 0.05:
                print("数据符合对数正态分布，P值为:", p_value_lognorm)
            else:
                print("数据不符合正态分布、指数分布或对数正态分布。")

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