基于XXXX统计指标方法分析水利资源对人口高质量发展的正向推动力，给出代码

由于没有具体的数据和统计指标，我无法给出完整的代码，但我可以给出一个基本的统计分析代码框架供您参考。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗和预处理
...

# 计算相关统计指标
mean_value = data['variable'].mean()  # 计算均值
median_value = data['variable'].median()  # 计算中位数
mode_value = data['variable'].mode()  # 计算众数
std_value = data['variable'].std()  # 计算标准差
var_value = data['variable'].var()  # 计算方差
skew_value = data['variable'].skew()  # 计算偏度
kurt_value = data['variable'].kurt()  # 计算峰度

# 绘制直方图和密度图
plt.hist(data['variable'], bins=20, density=True, alpha=0.5)
plt.plot(np.linspace(data['variable'].min(), data['variable'].max(), 100), 
         stats.norm.pdf(np.linspace(data['variable'].min(), data['variable'].max(), 100), loc=mean_value, scale=std_value), 
         'r-', lw=2, label='Normal Distribution')
plt.legend()
plt.show()

# 计算相关系数
corr_matrix = data.corr()
corr_value = corr_matrix.loc['variable1', 'variable2']

# 进一步分析和解释
...

根据您的具体需求，您需要对上述代码进行修改和扩展。例如，您可能需要将数据分组并计算不同分组的统计指标，或者需要进行回归分析以评估水利资源对人口高质量发展的影响等等。