Python 數據分析工具的使用方法主要取決于你選擇的工具。以下是一些常用的Python數據分析工具及其使用方法：

1. Pandas：Pandas是Python中非常受歡迎的數據分析庫，它提供了大量的數據結構和數據處理功能。你可以使用Pandas來讀取、清洗、轉換和可視化數據。例如，使用pandas.read_csv()函數可以讀取CSV文件，使用DataFrame.head()方法可以查看數據的前幾行。
2. NumPy：NumPy是Python中用于數值計算的基礎庫，它提供了大量的數學函數和數組操作功能。你可以使用NumPy來進行數值計算、統計分析等。例如，使用numpy.mean()函數可以計算數組的平均值，使用numpy.median()函數可以計算數組的中位數。
3. Matplotlib：Matplotlib是Python中用于數據可視化的基礎庫，它提供了大量的繪圖函數和可視化工具。你可以使用Matplotlib來繪制各種圖表，如折線圖、柱狀圖、散點圖等。例如，使用matplotlib.pyplot.plot()函數可以繪制折線圖，使用matplotlib.pyplot.bar()函數可以繪制柱狀圖。
4. Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的數據可視化庫，它提供了更高級的繪圖功能和更美觀的默認樣式。你可以使用Seaborn來進行數據可視化，如繪制分布圖、關系圖等。例如，使用seaborn.distplot()函數可以繪制數據的分布圖，使用seaborn.pairplot()函數可以繪制數據的關系圖。
5. SciPy：SciPy是基于NumPy和Matplotlib的高級科學計算庫，它提供了大量的科學計算函數和工具，如優化、積分、插值等。你可以使用SciPy來進行科學計算和分析。

除了以上這些工具外，還有一些其他的Python數據分析工具，如Pandas-Profiling（用于生成數據報告）、PySpark（用于大規模數據處理）等。這些工具都有各自的特點和優勢，你可以根據自己的需求選擇合適的工具進行數據分析。

需要注意的是，以上只是簡單的介紹了一些常用的Python數據分析工具及其使用方法，實際使用中還需要結合具體的數據集和問題進行更深入的學習和實踐。