在 Python 中进行数据分析与可视化通常涉及以下几个步骤：
1. 数据获取与预处理
2. 数据分析
3. 数据可视化
下面是一个完整的示例，使用 Pandas 进行数据处理，使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可
视化。
### 1. 数据获取与预处理
假设我们有一个 CSV 文件，名为`data.csv`，内容如下：
```csv
Date,Sales,Category
2021-01-01,100,A
2021-01-02,150,B
2021-01-03,200,A
2021-01-04,300,B
2021-01-05,250,A
2021-01-06,400,B
```
我们将读取这个文件并进行一些基本的预处理。
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 转换日期列为日期类型
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
# 打印前几行数据
print(data.head())
```
### 2. 数据分析
我们可以进行一些基本的分析，例如按类别汇总销售数据，计算每个月的总销售额等。
```python
# 按类别汇总销售数据
category_sales = data.groupby('Category')['Sales'].sum()
