在指定x和mu时对df的许多行执行t测试，并将结果追加为一列。
针对这个问题，我将从以下几个方面给出答案：
- t测试的概念和分类： t测试是一种统计方法，用于比较两个样本均值是否存在显著差异。根据独立性和样本数的不同，t测试可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。
- t测试的优势：
- 灵活性：t测试适用于小样本量的情况，不需要满足总体分布的要求。
- 简单易懂：t测试的计算方法相对简单，易于理解和实施。
- 适用范围广：t测试可以应用于不同领域的数据分析，如医学、社会科学、工程等。
- t测试的应用场景：
- A/B测试：用于比较两个不同版本的产品、广告或网站的效果。
- 药物疗效评估：用于评估新药物与对照药物的疗效差异。
- 教育研究：用于比较不同教学方法对学生成绩的影响。
- 市场调研：用于比较不同市场策略的效果。
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以上是对于给定问题的完善和全面的答案，希望能够满足您的需求。
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