小明: 嗨，小华，我最近在学习如何构建数据分析系统。你有什么好的建议吗？
小华: 当然了！你可以从数据处理开始，然后进行数据可视化。我们可以使用Python的pandas库来进行数据处理，matplotlib或seaborn库进行数据可视化。
小明: 那我们开始吧。首先，我们需要导入必要的库。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
小华: 然后，我们可以创建一个简单的数据集来测试我们的系统。
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
'Age': [20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
小明: 接下来，让我们查看数据集。
print(df)
小华: 现在我们可以对数据进行一些基本的分析，比如计算年龄的平均值。
mean_age = df['Age'].mean()
print(f"Mean age: {mean_age}")
小明: 然后我们可以使用matplotlib来绘制数据。
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.barplot(x='Name', y='Age', data=df)
plt.title('Age Distribution')
plt.show()
小华: 最后，我们可以通过演示来展示这个系统的功能。
# 假设有一个函数来展示整个系统
def demo_system():
print("Dataframe:")
print(df)
print(f"\nMean Age: {mean_age}")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.barplot(x='Name', y='Age', data=df)
plt.title('Age Distribution')
plt.show()
demo_system()