本文介绍了Python在数据分析中的应用，包括数据收集与清理（如使用pandas）、数据转换处理、数据可视化（如matplotlib和seaborn）以及数据建模预测（如scikit-learn和statsmodels）。Python以其强大的库生态系统，简化了从小型到大型数据集的数据分析工作。
数据分析是一项关键任务，它涉及收集、清理、转换和解释数据，以获得对所研究主题的深入理解。Python是一种功能强大且广泛使用的编程语言，提供了许多工具和库，使得数据分析变得更加容易和高效。本文将介绍Python数据分析的基本概念和常用工具，以及如何使用Python进行数据分析的示例代码。
- 数据收集和清理
数据分析的第一步是收集和准备数据。这可能涉及从不同的来源获取数据，例如数据库、API或文件。Python提供了许多库来帮助我们进行数据收集和清理的任务。其中，pandas是最常用的库之一。
下面是一个使用pandas库加载数据的示例：
import pandas as pd
# 从CSV文件加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
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