Pandas 安装
Pandas 安装指南
安装Pandas的最简单方法是将其安装为Anaconda发行版的一部分,这是一种用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。这是大多数用户的推荐安装方法。
还提供了从源,PyPI,ActivePython,各种Linux发行版或开发版本进行安装的说明。
Python3版本支持
Python核心团队计划在2020年1月1日停止支持Python 2.7。2018年12月31日之前的最终版本将是支持Python 2的最后一个版本。
从 2019年1月1日 开始,所有Pandas版本都只支持Python 3。
安装 Pandas
通过Anaconda安装
对于没有经验的新手朋友来说,安装Pandas以及其余的NumPy和SciPy等工具包可能会有点困难。
最简单的方法不是直接安装Pandas,而是安装Python和构成SciPy数据科学技术栈的最流行的工具包(
IPython,
NumPy,
Matplotlib,...)的集合
Anaconda,它是一个跨平台(Linux,Mac OS X,Windows)的Python发行版,用于数据分析和科学计算。
在运行安装程序之后,用户将可以访问Pandas和SciPy工具包的任何工具,而不需要安装任何其他东西,也不需要等待任何软件编译,非常的方便。
可以在
此处找到
Anaconda的安装说明。
可以在
这里找到作为
Anaconda发行版一部分的可用软件包的完整列表。
安装Anaconda的另一个优点是安装它不需要管理员权限。Anaconda可以安装在用户的主目录中,如果您决定删除Anaconda(只需删除该文件夹就可以),这就非常方便了。
通过Miniconda安装
安装Pandas作为Anaconda 发行版的一部分,要安装超过一百个包,并涉及下载几百兆字节的安装程序。
如果您只想要安装你需要的包,或者具有有限的互联网带宽,那么使用Miniconda安装Pandas可能是更好的解决方案。
Conda是
Anaconda发行版所基于的软件包管理器。它是一个跨平台的且和语言无关的包管理器(它可以起到与pip和virtualenv组合类似的作用)。
Miniconda允许您创建最小的Python安装包,然后使用Conda命令安装其他软件包。
首先你需要安装
Conda,下载并运行
Miniconda会帮你做这件事。安装程序可以在这里找到。
下一步是创建一个新的conda环境。conda环境就像一个virtualenv,它允许您指定特定版本的Python和你需要的第三方库。从终端窗口运行以下命令:
$ conda create -n name_of_my_env python
这将创建一个只安装了Python的最小环境。把你自己放在这个环境中(激活环境):
$ source activate name_of_my_env
在Windows上,命令是:
$ activate name_of_my_env
最后一步是安装Pandas,可以使用以下命令完成:
要安装特定的Pandas版本:
$ conda install Pandas=0.20.3
要安装其他软件包,例如IPython:
要安装完整的Anaconda发行版:
如果您需要可用于pip而不是conda的软件包,请安装pip,然后使用pip安装这些软件包:
$ conda install pip $ pip install django
从PyPI安装
使用pip安装前,需要先查看pip是否已安装,具体命令如下:
pip --version # Python2.x 版本命令
pip3 --version # Python3.x 版本命令
如果你还未安装,则可以使用以下方法来安装:
$ curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py # 下载安装脚本
$ sudo python get-pip.py # 运行安装脚本
$ sudo python3 get-pip.py # 运行安装脚本。
注意:用哪个版本的 Python 运行安装脚本,pip 就被关联到哪个版本,如果是 Python3 则执行以上命令。
一般情况 pip 对应的是 Python 2.7,pip3 对应的是 Python 3.x。
安装好了pip,则可以使用以下命令进行安装:
通过ActivePython安装
使用Linux发行版的包管理器进行安装
此表中的命令将从您的发行版安装Python 3版本的Pandas。要安装Python 2版本的Pandas,您可能需要使用 python-Pandas 包
注意:Linux的包管理器中的包通常落后几个版本,因此要获得最新版本的Pandas,建议使用上面描述的pip或conda方法进行安装。
安装验证
# 1、安装包
$ pip install pandas
# 2、进入python的交互式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame()
>>> print(df)
# 4、输出结果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []