一、Python数据分析
数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、分析、可视化，以及提取有价值的信息和知识，以支撑决策或者展示数据本身的过程。Python是一种强大的工具，能够轻松地完成数据分析工作。
Python中数据分析的主要模块包括：
- Pandas：一个高性能、易于使用的数据分析工具，能够进行数据统计、清洗、转换、分组、聚合、合并、重塑、排序等操作。
- Numpy：Python的科学计算基础库，能够进行数学运算、矩阵运算等科学计算操作。
- SciPy：是基于Numpy的一种高级模块，提供了更多的科学计算函数和工具。
二、Python数据可视化
数据可视化是指通过可视化手段对数据进行展示和表达，以便更好地理解、发现和分析数据本身的过程。Python也提供了很多优秀的可视化工具，方便进行各种数据展示。
Python中数据可视化的主要模块包括：
- Matplotlib：是Python中最流行的数据可视化工具之一，支持多种类型的可视化图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等等。
- Seaborn：是一种基于Matplotlib的高级可视化库，让数据可视化更简单，提供了更多的可视化图表类型，并且能够更好地应用于数据探索和分析之中。
- Plotly：是一种交互式和在线绘图应用，可用于生成动态和交互式图表，能够在Web应用程序中生成漂亮的可视化效果。
三、Python数据分析与可视化代码示例
下面是一个使用Pandas和Matplotlib进行数据分析和可视化的示例代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
data = data.dropna()
# 数据分析
by_year = data.groupby('year')[
'quantity'].sum().reset_index()
# 数据可视化
plt.plot(by_year['year'], by_year['quantity'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Quantity')
plt.title('Quantity by year')
plt.show()
上述代码中，首先使用Pandas读取数据，并进行简单的清洗操作。然后使用groupby按年份进行分组，计算每年的销售量之和。最后使用Matplotlib进行数据可视化，绘制出销售量随时间变化的趋势图。
