要给出一个包含代码示例的解决方法，可以使用Python的Pandas库来操作和分析表格数据。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含自变量和摘要值的数据帧
data = {'自变量1': [1, 2, 3, 4, 5],
        '自变量2': [6, 7, 8, 9, 10],
        '摘要值': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印数据帧
print(df)

# 访问自变量1列的摘要值
summary1 = df['自变量1'].mean()
print("自变量1的摘要值:", summary1)

# 访问自变量2列的摘要值
summary2 = df['自变量2'].mean()
print("自变量2的摘要值:", summary2)

这段代码首先导入Pandas库，然后创建一个包含自变量和摘要值的数据帧。数据帧是Pandas中的一个二维表格数据结构，类似于Excel中的表格。然后，代码打印出数据帧的内容，并通过访问列来计算自变量的摘要值，最后打印出来。在这个例子中，使用了mean()函数来计算列的平均值，你也可以使用其他的统计函数来计算不同的摘要值，如sum()、min()、max()等等。