根据您给的代码段和说说

一、数据导入与清洗

python import pandas as pd

data = pd.read_csv

data = data.drop_duplicates

data = data.dropna

这段代码先说说导入了pandas库，用于处理数据。然后从CSV文件中读取数据， 通过drop_duplicates方法删除再来一次的行，通过dropna方法删除含有缺失值的行。

二、 数据琢磨

python import numpy as np import seaborn as sns

data = sns.load_dataset

mean = np.mean median = np.median std = np.std

sns.lmplot plt.show

这段代码先说说用seaborn的load_dataset方法加载数据集。然后用numpy计算平均值、中位数和标准差。再说说用seaborn的lmplot方法绘制散点图和线性回归线。

三、数据可视化

python import matplotlib.pyplot as plt

x = y =

plt.plot

plt.xlabel plt.ylabel

plt.title

plt.show

这段代码用matplotlib库绘制了一个轻巧松的折线图。先说说定义了x和y轴的数据，然后用plot方法绘制折线图，并设置了图形的标题、x轴和y轴的标签。

四、数据展示

python from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression

model.fit

y_pred = model.predict

这段代码用scikit-learn的LinearRegression类来拟合线性回归模型。先说说定义了模型，然后用fit方法拟合数据，再说说用predict方法进行数据预测。