我们前面爬取过国家统计局数据爬取——机器学习-CSDN博客的数据，我们接下来就对爬取的数据进行分析。

        这是一个完整的数据分析代码，主要用于加载、清洗和探索政府统计数据。让我为你详细解释每个部分：

1. 导入必要的库

import pandas as pd  # 数据处理和分析的核心库
import matplotlib.pyplot as plt  # 数据可视化库
import seaborn as sns  # 基于matplotlib的统计可视化库
from IPython.display import display, HTML  # Jupyter Notebook中的显示工具

这些是Python数据分析中最常用的库：

• pandas: 提供DataFrame数据结构，用于处理表格数据

• matplotlib: 基础绘图库

• seaborn: 提供更美观的统计图表

• IPython.display: 在Jupyter中更好地展示数据

2. 设置显示选项函数

def set_display_options():# Pandas显示设置pd.set_option('display.max_rows', None)  # 显示所有行(不限行数)pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列(不限列数)pd.set_option('display.width', 1000)  # 设置显示宽度为1000字符pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)  # 浮点数显示2位小数# Matplotlib中文显示设置plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体解决中文显示问题plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示为方块的问题plt.style.use('ggplot')  # 使用ggplot主题样式

这部分代码设置了pandas和matplotlib的显示选项，确保数据能够完整显示