请给我一个python代码来实现你上一个回答中的几个分析方法。

以下是一个 Python 代码示例，演示如何使用 Pandas 库进行数据处理和分析：

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import statsmodels.api as sm

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
df['投资额度'] = pd.cut(df['投资额度'], bins=[0, 50000, 100000, 200000, np.inf], labels=['<50k', '50k-100k', '100k-200k', '>200k'])
df['期限'] = df['期限'].replace({'6月以内': 0.5, '6月至1年': 1.0, '1年以上': 3.0})
df['预期收益率'] = df['预期收益率'].str.strip('[]%').astype(float)
df['年龄组'] = df['年龄组'].replace({'50+': '50以上'})

# 描述性统计分析
print(df.describe())

# 单因素方差分析
fvalue, pvalue = stats.f_oneway(df[df['年龄组'] == '18-30']['投资额度'], df[df['年龄组'] == '31-35']['投资额度'], df[df['年龄组'] == '36-40']['投资额度'], df[df['年龄组'] == '41-50']['投资额度'], df[df['年龄组'] == '50以上']['投资额度'])
print('F-value:', fvalue, 'p-value:', pvalue)

# 相关性分析
print(df[['投资额度', '预期收益率']].corr())

# 回归分析
X = df[['投资额度', '期限']]
y = df['预期收益率']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

# 聚类分析
from sklearn.cluster import KMeans
features = df[['投资额度', '期限', '预期收益率']]
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(features)
df['类别'] = kmeans.labels_
print(df.groupby('类别').mean())

这段代码首先使用 Pandas 库加载 .csv 文件，然后进行数据清洗，包括将投资额度和期限进行分组，预期收益率进行数值转换，年龄组进行分类等等。

接着，代码演示了如何使用 scipy.stats 库进行单因素方差分析，以及使用 Pandas 的 corr() 方法进行相关性分析。

然后，代码演示了如何使用 statsmodels 库进行多元线性回归分析，以及使用 sklearn 库进行聚类分析。

最后，代码输出了分析结果，包括描述性统计分析、单因素方差分析 F 值和 p 值、投资额度和预期收益率之间的相关性系数、回归分析的结果、聚类分析的结果等等。