Ubuntu上Python数据分析如何入门

以下是在Ubuntu上进行Python数据分析的入门步骤：

1. 安装基础环境

   • 更新系统并安装Python和pip：
     sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip
   • （可选）安装Anaconda简化库管理：
     下载安装包后运行 bash Anaconda3-*.sh，激活环境 source ~/.bashrc。

2. 安装核心库

   • 基础分析库：pip3 install numpy pandas matplotlib seaborn
   • 可选：scikit-learn（机器学习）、plotly（交互式可视化）。

3. 数据获取与处理

   • 用Pandas读取文件（CSV/Excel）：
     import pandas as pd; data = pd.read_csv('data.csv')
   • 数据清洗：删除缺失值 data.dropna()，转换数据类型 pd.to_datetime()。

4. 探索性分析

   • 描述性统计：print(data.describe())
   • 基础可视化：用Matplotlib绘制直方图、折线图。

5. 进阶分析

   • 分组聚合：data.groupby('类别').mean()
   • 数据透视表：data.pivot_table(values='数值列', index='行索引', columns='列索引')。

6. 交互式环境（推荐）

   • 安装Jupyter Notebook：pip3 install jupyter，启动后通过浏览器操作。

学习资源：

• 实战：从Kaggle获取小数据集练习，参考《利用Python进行数据分析》。
• 文档：查阅库官方文档（如Pandas、Matplotlib）。

按需逐步掌握库的使用，从基础数据处理到复杂分析逐步进阶。