Python語言是一門強大的編程語言，常常被用于數據分析和計算機科學等領域。分數段統計是一種常見的數據分析方法，用于分析數值型數據在不同的分數段中出現的頻率。

# 導入必要的模塊和庫
import pandas as pd
# 加載數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 定義分數段
bins = [0,60,70,80,90,100]
# 使用cut方法進行分數段統計
result = pd.cut(data['score'], bins)
# 輸出分數段統計結果
print(result.value_counts())

以上代碼使用pandas庫的cut方法對輸入的數據文件進行了分數段統計。首先，將數據加載進來，然后定義分數段的邊界，最后使用cut方法進行統計。cut方法將數值型數據按照分數段進行分組，輸出每個分數段的頻率。

需要注意的是，分數段統計結果中，每個分數段的末尾數字不被包括在分數段內。例如，[0,60) 表示從0開始到60，但不包括60。

分數段統計是一種有效的數據分析方法，可以用于識別和分析數據的分布情況，并對教育、經濟、醫療等領域進行數據分析和預測。Python語言提供了許多強大的工具和庫，方便用戶進行快速的數據分析和處理。