使用 Python 进行数据分析是一个广泛的主题，涉及到多个库和
工具。以下是一个基本的教程，包含一些关键步骤和案例来帮助
你开始。
1. 前期准备
� 安装必要的库：安装 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn
等库。这些库在数据分析中非常常用。
� 选择开发环境：你可以使用 Jupyter Notebook 作为开发环
境，它非常适合数据分析和可视化。
2. 导入库和数据
python 复制代码
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 从 CSV 文件导入数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')
3. 数据探索
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查看数据：使用 head(), tail(), info(), describe()等方法查看
数据的前几行、后几行、列信息、统计信息等。
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