本文介绍了如何使用 Python 进行数据分析，包括环境准备、数据读取与清洗、使用 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 进行数据处理与可视化，以及 Scikit-learn 的机器学习应用。Python 的易用性和强大的数据分析库使其成为数据科学的理想选择。
使用 Python 进行数据分析
Python 是一种高级编程语言，其简单易学的语法结构和丰富的数据分析库使得 Python 成为了数据科学家们的首选。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 进行数据分析。
首先，我们需要准备工作环境。推荐使用 Anaconda，它是一个面向数据科学的 Python 发行版，可以帮助我们轻松地管理和安装所需的数据分析库。安装好 Anaconda 后，我们可以在命令行终端中输入以下命令，安装常用的数据分析库：
conda install numpy pandas matplotlib seaborn
接下来，我们以 Pandas 为例，展示如何进行数据读取、清洗和处理。假设我们有一个名为 data.csv 的数据文件，我们可以使用 Pandas 的 read_csv 函数将其读入到数据框中：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(
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