Python作为一种高级编程语言，近年来在数据科学领域备受关注。它有着丰富的数据分析库和强大的可视化工具，可用于数据探索、数据准备、机器学习等各个方面。在数据分析中，我们通常需要对数据的特征进行分析，Python提供了很多便捷的工具来完成这项工作。

首先，使用Python库中的pandas可以轻松地读取和处理数据集。下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据集中的前几行数据
print(data.head())

上述代码通过pandas读取了一个名为"data.csv"的csv文件，并使用head()方法显示了数据集中的前五行数据。我们可以通过这种方式了解数据集的基本信息。

接着，我们可以使用pandas的describe()方法来计算数据的基本统计信息。代码如下：

# 查看数据集的基本统计信息
print(data.describe())

describe()方法将数据集中的数值型数据的基本统计信息汇总统计出来，包括计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75%和最大值。这些信息有助于我们更全面地了解数据的分布特征。

另外，我们还可以使用Python库中的matplotlib和seaborn来绘制数据的分布直方图、核密度图和箱图等各种可视化图表。这些图表可以直观地反映数据的分布情况和离散程度。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制数据分布直方图
sns.distplot(data['col_name'])

# 绘制核密度图
sns.kdeplot(data['col_name'])

# 绘制箱图
sns.boxplot(x='col_name', data=data)

这段代码中使用了matplotlib和seaborn绘制了数据集中第一列"col_name"的分布直方图、核密度图和箱图。这些图表可以帮助我们更加深入地了解数据的特征。

总的来说，Python提供了丰富的工具来求解数据特征。通过pandas的数据读取和处理、describe()方法的基本统计信息计算以及matplotlib和seaborn的可视化工具，我们可以更全面、更直观地了解数据的特征分布。