Python是一種廣泛使用的編程語言，可以用于許多不同的應用程序，并且也可以用來處理行政區劃數據。

import pandas as pd
#讀取行政區劃csv文件
df = pd.read_csv("行政區劃.csv", encoding='utf-8')
#篩選出省份的數據
province_df = df[df['級別'] == '省級']
#打印出所有的省份名稱
provinces = province_df['名稱'].tolist()
print(provinces)

這段Python代碼展示了如何使用pandas庫來讀取行政區劃的數據文件，并且可以篩選出特定級別的行政區劃數據。在這個例子中，我們篩選出了所有的省級行政區劃并將它們作為一個列表進行輸出。除了省份之外，我們還可以輕松地處理其他級別的行政區劃，例如城市、縣區等。

在數據分析和可視化方面，Python也有出色的庫和工具可以用于實現行政區劃數據的可視化。例如，可以使用matplotlib庫來繪制行政區劃地圖，也可以使用seaborn庫來繪制各省份之間的關系圖。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#繪制各省份GDP的關系圖
gdp_df = df[df['指標'] == 'GDP']
province_gdp_df = gdp_df[gdp_df['級別'] == '省級']
province_gdp_df = province_gdp_df[['名稱', '2019年']]
province_gdp_df = province_gdp_df.sort_values(by='2019年', ascending=False)
plt.figure(figsize=(15,8))
plt.title("2019年各省份GDP排名")
sns.barplot(x="2019年", y="名稱", data=province_gdp_df)

這段代碼展示了如何使用matplotlib和seaborn庫來繪制各省份的GDP關系圖。我們可以對行政區劃的數據進行篩選和排序，然后使用seaborn來繪制出一個美觀的水平柱狀圖。

綜上所述，Python是一個非常適合于處理行政區劃數據的編程語言，具有方便的數據處理和可視化工具，可以讓用戶快速地進行數據分析和可視化。