以下是CentOS下适合Python数据分析的工具推荐：
- 基础工具包：
- Pandas：数据清洗、处理与分析的核心库，支持结构化数据操作。
- NumPy：数值计算基础库，适用于矩阵运算和大规模数据处理。
- Matplotlib/Seaborn：数据可视化库，支持折线图、柱状图、热力图等多种图表。
- 进阶工具：
- Scikit-learn：机器学习算法库，涵盖分类、回归、聚类等模型。
- Statsmodels：统计建模工具，支持线性回归、时间序列分析等。
- PySpark：大数据处理库，适用于分布式计算场景。
- 交互式环境：
- Jupyter Notebook：支持代码编写、可视化及报告生成，适合快速验证分析思路。
- 安装建议：
优先通过Anaconda集成环境安装上述库，简化依赖管理。
以上工具覆盖数据采集、处理、分析、可视化全流程，可根据具体需求选择组合使用。