本文介绍了使用Python进行描述性统计分析和数据可视化的基础。通过pandas库读取和处理数据，利用describe()函数展示数据摘要统计信息，然后借助Matplotlib库绘制散点图和直方图，以理解数据分布和关系。这些技术有助于全面了解数据，为数据分析和决策提供支持。
描述性数据分析与图形可视化：Python实践
数据分析是当今社会中最重要的技能之一，因为数据在各行各业都扮演着至关重要的角色，并且随着越来越多的信息被收集和存储，数据分析家的需求也变得越来越大。在本文中，我们将介绍描述性统计分析和可视化基础，并使用Python语言来实现。
描述性统计分析是指对收集到的数据进行总结、描述和分析的过程。首先，我们需要导入pandas库，这个库是用于数据处理和分析的强大工具：
import pandas as pd
接下来，我们需要获取数据，我们可以使用pandas库中的read_csv()函数来读取csv文件：
df = pd.read_csv('data.csv')
然后，我们可以使用describe()函数展示数据的摘要统计信息：
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