小李（学生）：最近我们学校要建一个数据可视化平台，听说你很擅长编程，能不能帮我了解一下这需要怎么做？
老王（程序员）：当然可以！其实这个项目的核心就是把数据整理好，然后用图形化的方式呈现出来。你想从哪里开始呢？
小李：首先得有数据吧，我们的大学里有很多数据，比如学生的成绩、课程安排等。
老王：没错，第一步是获取这些数据并清洗它们。你可以使用Python中的Pandas库来读取Excel或CSV文件，并清理掉无效的数据。
import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('student_scores.csv')
# 清理数据
df.dropna(inplace=True)
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小李：听起来不错，接下来怎么让这些数据变得直观呢？
老王：我们可以用Matplotlib来画图。比如，画出每个学院的成绩分布情况。
import matplotlib.pyplot as plt
# 按学院分类统计数据
grouped = df.groupby('college')['score'].mean()
# 绘制柱状图
plt.bar(grouped.index, grouped.values)
plt.xlabel('College')
plt.ylabel('Average Score')
plt.title('Average Scores by College')
plt.show()
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小李：哇，这样看起来就一目了然了！如果我想把多个图表组合起来怎么办？
老王：可以用Seaborn或者Plotly来增强交互性。比如，用Plotly做一个动态的时间序列分析。
import plotly.express as px
fig = px.line(df, x='date', y='enrollment', title='Enrollment Over Time')
fig.show()
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小李：太棒了！那么最后一步是什么？
老王：最后一步是将所有组件整合到一个Web页面上，用户可以通过浏览器访问。Flask是一个很好的框架，可以帮助你快速搭建这样的平台。
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
]]>
小李：谢谢老王，我现在对整个流程有了更清晰的认识。
老王：不客气，如果有问题随时来找我！