在Ubuntu上使用Python进行数据分析，可按以下步骤操作：

1. 安装基础环境

   • 安装Python和pip：

     sudo apt update  
     sudo apt install python3 python3-pip  
     

   • （可选）创建虚拟环境：

     python3 -m venv myenv  
     source myenv/bin/activate  
     

2. 安装数据分析库

   • 基础库（Pandas、NumPy、Matplotlib）：

     pip3 install pandas numpy matplotlib  
     

   • 可选扩展库（机器学习、可视化等）：

     pip3 install scikit-learn seaborn plotly  
     

3. 数据获取与处理

   • 读取数据（CSV/Excel等）：

     import pandas as pd  
     data = pd.read_csv('data.csv')  # 或 pd.read_excel('data.xlsx')  
     

   • 数据清洗：处理缺失值、重复值、数据类型转换（如日期格式化）。

4. 数据分析与可视化

   • 统计分析：使用describe()查看数据分布，groupby()分组聚合，pivot_table()创建透视表。
   • 可视化：结合Matplotlib/Seaborn绘制折线图、柱状图、散点图等。

5. 交互式开发（可选）

   • 安装Jupyter Notebook：

     pip3 install notebook  
     jupyter notebook  
     

     在浏览器中编写代码，实时查看结果。

示例流程：

1. 用Pandas读取CSV数据并清洗缺失值。
2. 用NumPy计算数值统计（均值、标准差）。
3. 用Matplotlib绘制数据分布直方图。
4. 用Pandas的groupby按类别汇总数据，生成可视化图表。

根据需求选择库：

• 基础分析：Pandas + NumPy + Matplotlib
• 机器学习：Scikit-learn
• 高级可视化：Seaborn/Plotly