CentOS上使用Python进行数据分析的典型流程如下：
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环境准备
- 安装Python 3及pip：
sudo yum install python3 python3-pip。 - 推荐安装Anaconda（集成库和环境管理）：下载安装包后运行脚本配置
conda环境。 - 创建虚拟环境（可选）：
conda create -n myenv python=3.8，激活后安装库避免依赖冲突。
- 安装Python 3及pip：
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安装数据分析库
- 基础库：
pip3 install numpy pandas matplotlib seaborn。 - 扩展库（按需）：
scikit-learn（机器学习）、statsmodels（统计建模）等。
- 基础库：
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数据获取与导入
- 从CSV文件读取：
import pandas as pd; data = pd.read_csv('data.csv')。 - 连接数据库（如MySQL）：使用
pymysql库执行SQL查询获取数据。
- 从CSV文件读取：
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数据预处理
- 处理缺失值：
data.dropna(inplace=True)或data.fillna(方法, inplace=True)。 - 处理重复值：
data.drop_duplicates(inplace=True)。 - 数据类型转换：
data['列名'] = data['列名'].astype(类型)。
- 处理缺失值：
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数据分析与建模
- 描述性统计：
data.describe()。 - 分组聚合：
data.groupby('分类列').mean()。 - 机器学习建模（如线性回归）：使用
scikit-learn库的LinearRegression类。
- 描述性统计：
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数据可视化
- 基础图表：用
matplotlib绘制直方图、散点图等。 - 高级可视化：用
seaborn绘制热力图、箱线图等。
- 基础图表：用
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交互式分析（可选）
- 使用Jupyter Notebook：
jupyter notebook命令启动，在单元格中逐步执行代码并实时查看结果。
- 使用Jupyter Notebook：
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结果输出与部署
- 保存分析结果为CSV/Excel文件：
data.to_csv('结果.csv', index=False)。 - 部署为Web应用（可选）：用Flask/Django框架开发，通过Gunicorn部署。
- 保存分析结果为CSV/Excel文件：
说明：步骤可根据具体需求调整，如需处理大数据可引入PySpark，实时分析可结合Kafka等工具。