from statsmodelsstatsanova import anova_lmfrom statsmodelsformulaapi import olsimport pandas as pddf = pdDataFrame 14 one common 15 one common 16 one vip 15 one vip 16 one vip 17 one

from statsmodels.stats.anova import anova_lm: 从statsmodels.stats.anova模块中导入anova_lm函数，用于进行方差分析。
from statsmodels.formula.api import ols: 从statsmodels.formula.api模块中导入ols函数，用于拟合线性回归模型。
import pandas as pd: 导入pandas库，并将其命名为pd，用于处理数据。
df = pd.DataFrame(...): 创建一个DataFrame对象df，包含了一个包含12个观测值和3个变量的数据集。
if __name__ == '__main__':：如果当前脚本作为主程序运行，则执行以下代码。
model = ols("rate ~type + rank", data=df): 使用ols函数创建一个线性回归模型，其中rate是因变量，type和rank是自变量，数据来自于df。
data = model.fit(): 使用fit方法拟合模型，得到拟合结果。
print(anova_lm(data)): 打印拟合结果的方差分析表。
pass: 空语句，表示什么都不做。