CentOS Python数据分析怎样进行

在CentOS上进行Python数据分析，可按以下步骤操作：

1. 安装Python及工具

   • 推荐通过Anaconda安装（集成Python环境和常用库）：

     wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.05-Linux-x86_64.sh  
     bash Anaconda3-2024.05-Linux-x86_64.sh  
     source ~/.bashrc  # 激活环境  
     

     或直接安装Python 3及pip：

     sudo yum install python3 python3-pip  
     

2. 配置虚拟环境

   conda create -n myenv python=3.8  # 创建虚拟环境  
   conda activate myenv              # 激活环境  
   

3. 安装数据分析库

   pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn  
   

4. 数据获取与预处理

   • 从CSV/数据库读取数据：

     import pandas as pd  
     data = pd.read_csv('data.csv')  # 或通过SQL连接数据库  
     # 处理缺失值  
     data.fillna(0, inplace=True)  
     

5. 数据分析与建模

   • 描述性统计：

     print(data.describe())  
     

   • 机器学习示例（线性回归）：

     from sklearn.model_selection import train_test_split  
     from sklearn.linear_model import LinearRegression  
     X = data[['feature1', 'feature2']]  
     y = data['target']  
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)  
     model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)  
     

6. 数据可视化

   import matplotlib.pyplot as plt  
   import seaborn as sns  
   # 绘制柱状图  
   sns.barplot(x='category', y='value', data=data)  
   plt.title('数据分析结果')  
   plt.show()  
   

7. 可选：使用Jupyter Notebook

   pip install notebook  
   jupyter notebook  # 启动交互式环境  
   

说明：

• 若需离线安装，可通过Anaconda打包虚拟环境迁移（参考）。
• 数据库连接需安装对应驱动（如MySQL的pymysql），具体可参考库文档。