数据的分布中，大家可以使用hist()函数绘制数据的直方图，观察数据的分布情况。如果数据的分布呈现出明显的峰态，则可以使用kdeplot()函数绘制核密度图，更好地描述数据的分布情况。
集中趋势eanedianodeeansorize()函数对数据进行截断处理。
离散程度adsorize()函数对数据进行截断处理。
偏态中，大家可以使用skew()和kurtosis()函数来计算数据的偏度和峰度。如果数据存在偏态，则可以使用log()函数对数据进行对数变换，或使用boxcox()函数对数据进行幂变换，以使数据更符合正态分布。
异常值tile()函数和clip()函数对数据进行截断处理。
结论中，描述统计分析是数据分析的基础，掌握常用的函数和库可以帮助大家更好地理解数据的特征和规律，为后续的数据处理、建模和预测提供基础。在实际应用中，大家需要根据数据的特点和需求选择合适的方法和工具，以达到更好的分析效果。