本文介绍了Python在数据分析中的应用，从数据收集与整理、探索与可视化、统计分析到结果呈现，详细讲解了Python库如pandas、matplotlib和scipy的使用，并提供源代码示例。
数据分析是一种通过应用统计学和计算机科学的方法，对数据进行收集、整理、转换和统计分析的过程。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。本文将介绍Python数据分析的基础知识，并提供相应的源代码示例，帮助读者更好地理解和应用数据分析技术。
1. 数据收集与整理
数据分析的第一步是收集和整理数据。Python提供了许多用于处理不同数据源的库和工具，例如pandas、numpy和csv等。下面是一个示例，演示如何使用pandas库读取CSV文件并进行数据整理：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据前几行
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