在Python中进行数据可视化时，导入数据的方法主要包括以下几种：
直接读取文件数据
使用Pandas库读取CSV、Excel、JSON等格式的文件。
```python
import pandas as pd
data_csv = pd.read_csv（'data.csv'）
data_excel = pd.read_excel（'data.xlsx'）
data_json = pd.read_json（'data.json'）
使用API获取数据
通过API接口获取数据，然后使用Pandas处理。从数据库导入数据
使用SQLAlchemy、Django ORM等库连接数据库并读取数据。```pythonfrom sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine（'sqlite:///example.db'）
data_db = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', engine）
手动输入数据
在代码中直接输入数据到Pandas DataFrame。
```python
data = pd.DataFrame（{'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}）
其他注意事项
在读取文件数据时，可以使用`header=0`参数指定文件的第一行作为列名。对于缺失值，可以使用`dropna（）`或`fillna（）`方法处理。日期格式转换可以使用`pd.to_datetime（）`函数。使用`to_sql（）`方法可以将处理好的数据框导入数据库。以上是Python数据可视化中常见的导入数据方法。请根据你的具体需求选择合适的方法。