python数据分析50行代码

Python数据分析是利用Python编程语言进行数据获取、处理、分析和可视化的过程。下面给出一个简单的Python数据分析例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据清洗
data = data.dropna()  # 删除有缺失值的行
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"])  # 将日期列转换为日期类型

# 数据分析与可视化
grouped_data = data.groupby("category")  # 按类别进行分组
category_count = grouped_data.size()  # 统计每个类别的数量

# 绘制柱状图
plt.bar(category_count.index, category_count.values)
plt.xlabel("Category")
plt.ylabel("Count")
plt.title("Category Count")
plt.show()

这个例子中，我们首先使用`pandas`库中的`read_csv`函数读取一个CSV文件中的数据，并存储在`data`变量中。然后利用`dropna`方法删除数据中有缺失值的行，并使用`to_datetime`方法将日期列转换为日期类型。

接下来，我们使用`groupby`方法按照类别对数据进行分组，并通过`size`方法统计每个类别的数量。最后，我们使用`matplotlib.pyplot`库绘制柱状图，展示每个类别的数量。

这个例子只包含了大概50行代码，但是能够展示Python在数据分析方面的一些基本功能，例如数据清洗、分组和可视化。当然，实际的数据分析过程可能会更加复杂，需要使用更多的库和方法来处理和分析数据。