使用DataFrame（df）的哪个方法可以一次性输出多个统计指标（如最大值、最小值、中位数、均值、上四分位数、下四分位数等）

使用 `df.describe()` 方法可以一次性输出多个统计指标，包括计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数和最大值等。该方法默认只对数值型数据进行统计分析，可以通过参数指定包含的数据类型，如 `include='all'` 可以包含所有数据类型。同时，可以通过 `percentiles` 参数指定需要计算的百分位数，默认计算 25%、50% 和 75% 分位数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0],
                   'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df.describe()  # 输出 A 和 B 列的统计指标

输出结果为：

              A          B
count  5.000000   5.000000
mean   3.000000   6.000000
std    1.581139   3.162278
min    1.000000   2.000000
25%    2.000000   4.000000
50%    3.000000   6.000000
75%    4.000000   8.000000
max    5.000000  10.000000

需要注意的是，该方法默认会忽略缺失值（NaN）。如果需要包含缺失值在内进行统计分析，可以通过 `include='all'` 参数进行指定。