我已经确定，在对我的数据进行单因素方差分析之后，最适用的事后统计分析是Dunnett检验。我过去曾使用R进行过这项工作，但由于我使用的自动化工作流（大数据量的自动分析）包，我现在只能使用python。
我发现有几个软件包（例如sci-kit、tukeyHSD）提供了多种不同的事后检验，但它们都不包括Dunnett检验。例如，我可以在scipy中轻松执行单向ANOVA：

import scipy.stats as stats

# Made up data
a = [10, 12, 10, 14, 18] # Control
b = [15, 14, 18, 10, 38]
c = [20, 22, 23, 34, 20]
d = [50, 48, 42, 51, 51]

stats.f_oneway(a, b, c, d)

> F_onewayResult(statistic=26.92639734366354, pvalue=1.7207487532445122e-06)

然而，我希望在此之后进行多重比较分析，与具有正态分布数据的单个对照组进行比较（n~1000）。我知道Rpy 2，但我希望在不使用Docker的机器上执行此操作。对有能力的软件包有什么建议吗？
（我也是一个生物学家，有相当基本的脚本知识，所以很有可能我在这里错过了一些基本的东西）