在Python中，我们可以使用各种库来建模和分析大数据。Pandas是用于数据处理和分析的库，而Scikit-learn是用于数据建模和机器学习的库。下面是一个简单的线性回归模型的构建代码。

这个例子假设你有一个CSV文件，该文件包含两个列：'X'和'Y'，你想通过'X'来预测'Y'。

```python

# 导入所需库

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn import metrics

# 读取数据

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

# 定义我们的特征（X）和目标（Y）变量

X = data['X'].values.reshape(-1,1)

Y = data['Y'].values.reshape(-1,1)

# 将数据集分为训练集和测试集

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型并进行训练

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, Y_train)

# 用训练好的模型进行预测

Y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果和实际结果的比较

df = pd.DataFrame({'Actual': Y_test.flatten(), 'Predicted': Y_pred.flatten()})

print(df)

```

以上代码做了以下几件事情：

1. 导入所需的库和模块。

2. 读取CSV文件，将其转换为Pandas DataFrame。

3. 提取特征（X）和目标（Y）变量。这里我们假设'X'是特征，'Y'是我们想要预测的目标。

4. 使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。其中，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

5. 使用Scikit-learn的`LinearRegression`类创建线性回归模型，并使用训练集对其进行训练（通过调用`fit`方法）。

6. 使用训练好的模型对测试集进行预测（通过调用`predict`方法）。

7. 最后，我们创建了一个包含实际结果和预测结果的DataFrame，并打印出来进行比较。