如何使用Seaborn和Matplotlib库对数据进行高级统计可视化并整合Pandas进行数据处理？请提供详细的步骤和代码示例。

在进行高级统计可视化时，Seaborn与Matplotlib的结合运用可以大大提升数据表达的丰富性和美观度。Pandas在其中扮演了数据处理的关键角色。以下是使用这些工具进行数据清洗和高级绘图的详细步骤和代码示例：

参考资源链接：[Python数据可视化：Pandas, Matplotlib, Seaborn, Pyecharts 实战指南](https://wenku.csdn.net/doc/2sbat4giya?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用Pandas进行数据清洗是至关重要的一步。这通常包括处理缺失值、异常值、数据类型转换以及数据筛选等。以下是一些基本的Pandas数据清洗步骤：

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 处理缺失值
df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值

# 数据类型转换
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 转换日期格式

# 数据筛选
df = df[df['age'] > 18]  # 筛选年龄大于18的记录

接下来，使用Seaborn库进行高级统计可视化。Seaborn默认使用Pandas的DataFrame作为数据输入，使得数据可视化过程更为简洁。例如，创建一个箱线图来展示不同类别下的数值分布：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置绘图风格
sns.set(style=

参考资源链接：[Python数据可视化：Pandas, Matplotlib, Seaborn, Pyecharts 实战指南](https://wenku.csdn.net/doc/2sbat4giya?spm=1055.2569.3001.10343)