要输出回归系数的显著性，呈现方式类似于stata那种

如果想要类似于Stata的输出方式，可以使用Statsmodels库来进行简单线性回归分析，并输出回归系数的显著性指标。以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, 1].values

# 添加常数列
X = sm.add_constant(X)

# 创建线性回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出回归系数和显著性指标
print(model.summary())

这段代码做的是一个简单的线性回归分析，读取一个名为 `data.csv` 的数据文件，将数据分为自变量和因变量，使用Statsmodels库添加常数列，创建线性回归模型，训练模型，输出回归系数和显著性指标的摘要信息。在输出结果中，可以看到每个系数的估计值、标准误、t值、p值和置信区间等信息，以及整个模型的R方值、调整R方值和F统计量等信息。

需要注意的是，使用Statsmodels库进行回归分析时，需要手动添加常数列，以确保模型能够正确地拟合数据。