小明：嘿，小华，我最近在学习如何使用Python构建数据分析系统，你能给我一些指导吗？
小华：当然可以！首先，你需要了解Python的数据分析库，比如Pandas和NumPy。它们是处理数据的基础。
小明：好的，那我们从哪里开始呢？
小华：让我们从读取CSV文件开始吧。这是数据分析师经常需要做的事情。你可以使用Pandas的read_csv函数。
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())
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小明：这看起来很简单。接下来呢？
小华：接下来我们可以对数据进行清洗和预处理。例如，去除缺失值或转换数据类型。
# 删除含有缺失值的行
data.dropna(inplace=True)
# 将某一列的数据类型转换为整型
data['age'] = data['age'].astype(int)
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小明：这样数据就准备好了。下一步是什么？
小华：现在我们可以进行一些基本的数据分析了。比如计算平均年龄或者绘制图表来展示数据分布。
# 计算年龄的平均值
average_age = data['age'].mean()
print(f'平均年龄: {average_age}')
# 绘制年龄分布图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data['age'], bins=10)
plt.title('年龄分布')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('人数')
plt.show()
]]>
小明：太棒了！通过这些步骤，我已经能够快速搭建起一个基础的数据分析系统了。
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