在Python中，我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归，以下是详细的步骤：

1、导入所需的库：我们需要导入numpy和pandas库来处理数据，然后导入sklearn库中的LogisticRegression类。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

2、加载数据：我们可以使用pandas的read_csv函数来加载数据，假设我们的数据存储在一个名为"data.csv"的文件中。

data = pd.read_csv('data.csv')

3、划分特征和目标变量：在逻辑回归中，我们需要将数据划分为特征和目标变量，假设我们的目标变量是"target"列，其余的列都是特征。

X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

4、创建并训练模型：我们可以创建一个LogisticRegression对象，并使用fit方法来训练模型。

model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

5、预测：我们可以使用predict方法来预测新的数据。

new_data = np.array([1, 2, 3]).reshape(1, 1)  # 假设新数据是一个一维数组
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)

以上就是在Python中实现逻辑回归的基本步骤。