如何用python检查一列数据是否相同，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，并返回P值；

在Python中，你可以使用pandas库来处理数据列，然后用scipy库中的正态分布检验函数来检查数据是否服从正态分布。以下是具体的步骤：

1. 首先，使用`pandas`库读取或创建你的数据列。假设你已经有了一个pandas的Series对象`s`。
2. 然后，你可以通过比较该Series对象中的每个元素是否与第一个元素相同来判断是否所有数据都相同。这可以通过`eq(s.iloc[0]).all()`方法实现，如果返回True，说明所有数据相同，否则不同。
3. 如果数据不完全相同，则需要进行正态分布检验。可以使用`scipy.stats`中的`shapiro`函数或`normaltest`函数来检查数据是否符合正态分布。`shapiro`函数适用于样本量较小的情况，而`normaltest`适用于大样本量的情况。
4. 使用`scipy.stats.shapiro`或`scipy.stats.normaltest`进行正态性检验，并获取P值。

以下是一个代码示例：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 假设data是包含数据列的pandas Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 检查数据是否全部相同
all_same = data.eq(data.iloc[0]).all()

if all_same:
    print("所有数据完全相同，不需要进行分布检查。")
else:
    # 进行正态分布检验
    stat, p_value = stats.normaltest(data)
    print(f"P值为：{p_value}")

请确保你已经安装了`pandas`和`scipy`库，否则你需要使用pip安装它们。