Python数据分析在Ubuntu如何实现 - 问答

在 Ubuntu 上搭建 Python 数据分析环境并进行 EDA 的实操指南

一环境准备与安装

更新系统并安装基础工具
- 执行：sudo apt update && sudo apt upgrade -y
- 安装 Python 与 pip：sudo apt install python3 python3-pip -y
建议使用虚拟环境隔离依赖
- 创建：python3 -m venv data_env
- 激活：source data_env/bin/activate
安装常用数据分析库
- 基础：pip install numpy pandas matplotlib seaborn jupyter
- 可选（机器学习）：pip install scikit-learn
- 可选（大数据/并行）：pip install "dask[complete]"
替代方案：使用 Anaconda 管理环境与包
- 下载并安装：wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.05-Linux-x86_64.sh && bash Anaconda3-2024.05-Linux-x86_64.sh
- 激活：source ~/.bashrc
以上步骤覆盖了系统准备、venv 虚拟环境、常用库与 Anaconda 的选择，适合在 Ubuntu 上快速落地数据分析环境。

二数据获取与清洗

读取数据
- CSV：df = pd.read_csv('data.csv')
- Excel：df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
数据库读取（SQLAlchemy + PyMySQL）
- 连接：engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/db')
- 读取：data = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', engine)
缺失值与类型处理
- 删除缺失：df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
- 均值填充：df['col'].fillna(df['col'].mean(), inplace=True)
- 日期解析：df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
以上覆盖了文件、数据库与网页数据的获取，以及缺失值、类型转换等清洗要点。

三探索性数据分析与可视化

描述性统计与分布
- 统计：df.describe()
- 直方图：df['col'].hist(); plt.show()
分组聚合与透视表
- 分组聚合：grouped = df.groupby('category')['value'].mean()
- 透视表：pivot = df.pivot_table(values='value', index='row', columns='col')
可视化进阶（Seaborn）
- 散点图：sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips); plt.show()
- 箱线图：sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris); plt.show()
以上流程可快速完成 EDA 的关键环节：统计概览、分布可视化、分组对比与关系探索。

四交互式分析与远程访问

启动 Jupyter Notebook
- 安装：pip install notebook
- 启动：jupyter notebook（默认浏览器打开 http://localhost:8888）
远程服务器场景（云主机/局域网）
- 生成配置：jupyter notebook --generate-config
- 配置要点（~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py）：
  - c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
  - c.NotebookApp.open_browser = False
  - c.NotebookApp.port = 8888
- 启动：jupyter notebook（如以 root 运行：jupyter notebook --allow-root）
- 安全组/防火墙需放行 TCP 8888 端口，客户端通过 http://服务器IP:8888 访问
以上步骤覆盖本地与远程的 Jupyter 使用，适合协作与演示。

五常见问题与优化建议

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