在CentOS上进行Python数据分析，可按以下步骤操作：

1. 安装基础环境

   • 更新系统：sudo yum update -y
   • 安装Python3和pip3：sudo yum install python3 python3-pip -y
   • （可选）安装Anaconda（集成常用库和工具）：
     • 下载安装包：wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.05-Linux-x86_64.sh
     • 执行安装：bash Anaconda3-2024.05-Linux-x86_64.sh，按提示完成。

2. 配置虚拟环境（推荐）

   • 使用Anaconda创建环境：conda create -n myenv python=3.8
   • 激活环境：conda activate myenv。

3. 安装数据分析库

   • 基础库：pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
   • 可选库：pip install jupyter（交互式分析）。

4. 数据获取与处理

   • 读取数据（如CSV）：import pandas as pd; data = pd.read_csv('data.csv')
   • 数据清洗：处理缺失值（data.dropna()）、重复值、类型转换。

5. 数据分析与可视化

   • 描述性统计：print(data.describe())
   • 可视化：
     • 绘制直方图：import matplotlib.pyplot as plt; data['column'].hist(bins=50); plt.show()
     • 绘制箱线图：import seaborn as sns; sns.boxplot(x='category', y='value', data=data); plt.show()

6. 高级分析（可选）

   • 机器学习：使用Scikit-learn进行模型训练，如线性回归、分类等。
   • 数据库交互：连接MySQL/PostgreSQL，用Pandas读取SQL查询结果。

7. 部署与应用（可选）

   • 用Jupyter Notebook生成交互式报告，或通过Flask/Django部署分析服务。

注意事项：

• 离线环境可参考，通过Anaconda打包虚拟环境迁移。
• 部分库需指定版本避免依赖冲突，可使用pip install 库名==版本号。

以上步骤参考自，可根据实际需求调整。