在Python中，我们可以使用pyreadstat库来读取SPSS数据文件（.sav格式），然后使用pandas库进行数据处理和分析，以下是详细步骤：

1、安装所需库

我们需要安装pyreadstat和pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyreadstat pandas

2、读取SPSS数据文件

使用pyreadstat库的ReadStat函数读取SPSS数据文件，读取名为data.sav的文件：

import pyreadstat
filename = 'data.sav'
df, file_info = pyreadstat.read_file(filename)

3、将数据转换为pandas DataFrame

使用pandas库将数据转换为DataFrame：

import pandas as pd
df_pandas = df.to_dataframe()

4、数据处理和分析

使用pandas库进行数据处理和分析，筛选、分组、聚合等操作：

筛选数据
filtered_df = df_pandas[df_pandas['变量名'] > 阈值]
分组数据
grouped_df = df_pandas.groupby('分组变量名')
聚合数据
aggregated_df = grouped_df.agg({'聚合变量名': ['sum', 'mean', 'min', 'max']})

5、保存结果到新的SPSS文件（.sav格式）

使用pyreadstat库的write_file函数将处理后的数据保存为SPSS文件：

output_filename = 'output.sav'
pyreadstat.write_file(aggregated_df, output_filename)

以上就是在Python中使用pyreadstat和pandas库处理SPSS数据的详细步骤。