Python作為一種高級編程語言，越來越受到各行業的關注和使用。尤其是在數據分析與人工智能領域，Python的優點得到了更大的發揮。本文將介紹用Python進行數據分析時常用的一些代碼。

# 導入相關包
import pandas as pd
import numpy as np
# 讀取csv文件
data=pd.read_csv('data.csv',encoding='gb18030')
# 查看數據前五行
data.head()

上述代碼使用了Python中的pandas包進行數據導入和查看。通過read_csv函數讀取csv文件，并用head函數查看前5行數據。在數據分析過程中，熟練使用pandas包可以極大提高數據處理效率。

# 繪制數據分布箱線圖
import seaborn as sns
# 指定x軸和y軸變量繪圖
sns.boxplot(x='cluster', y='value', data=data)

代碼中用到了seaborn包進行數據可視化。通過繪制數據分布箱線圖，可以清晰地看出各個類別的數據分布情況。而seaborn包的使用則讓數據可視化更加簡單且美觀。

# 使用決策樹分類模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 設定特征和目標變量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 劃分訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 模型擬合
clf.fit(X_train, y_train)
# 預測測試集
y_pred = clf.predict(X_test)

以上代碼使用了Python中的scikit-learn包進行決策樹分類。將數據集中的特征和目標變量設定后，通過train_test_split函數將數據集拆分為訓練集和測試集。然后用DecisionTreeClassifier函數初始化模型，用fit函數擬合模型，最后用predict函數預測測試集結果。

以上這些代碼只是Python數據分析中的冰山一角，還有許多其他優秀的包和方法可以使用。但是，我們相信掌握這些基本的代碼和函數，能為您節省大量的時間和精力。