Установка Pandas (Windows10 64разряда, Python 3.6.7)
Вы используете устаревший браузер. Этот и другие сайты могут отображаться в нем неправильно.
Необходимо обновить браузер или попробовать использовать другой.
Andrey1419
Новичок
Пользователь
Ноя 18, 2020 10 0 1
Требуется установить Pandas . Библиотека, предназначенная для анализа данных. Откуда скачать инсталляционный файл? Пожалуйста, посоветуйте.
(Windows10 64разряда, Python 3.6.7)
Для примера скрин и ссылка ниже. Источник инсталляции верно выбран?
Введение в библиотеку pandas: установка и первые шаги / pd 1
Библиотека pandas в Python — это идеальный инструмент для тех, кто занимается анализом данных, используя для этого язык программирования Python.
В этом материале речь сначала пойдет об основных аспектах библиотеки и о том, как установить ее в систему. Потом вы познакомитесь с двумя структурам данных: series и dataframes . Сможете поработать с базовым набором функций, предоставленных библиотекой pandas, для выполнения основных операций по обработке. Знакомство с ними — ключевой навык для специалиста в этой сфере. Поэтому так важно перечитать материал до тех, пока он не станет понятен на 100%.
А на примерах сможете разобраться с новыми концепциями, появившимися в библиотеке — индексацией структур данных. Научитесь правильно ее использовать для управления данными. В конце концов, разберетесь с тем, как расширить возможности индексации для работы с несколькими уровнями одновременно, используя для этого иерархическую индексацию.
Библиотека Python для анализа данных
Pandas — это библиотека Python с открытым исходным кодом для специализированного анализа данных. Сегодня все, кто использует Python для изучения статистических целей анализа и принятия решений, должны быть с ней знакомы.
Библиотека была спроектирована и разработана преимущественно Уэсом Маккини в 2008 году. В 2012 к нему присоединился коллега Чан Шэ. Вместе они создали одну из самых используемых библиотек в сообществе Python.
Pandas появилась из необходимости в простом инструменте для обработки, извлечения и управления данными.
Этот пакет Python спроектирован на основе библиотеки NumPy. Такой выбор обуславливает успех и быстрое распространение pandas. Он также пользуется всеми преимуществами NumPy и делает pandas совместимой с большинством другим модулей.
Еще одно важное решение — разработка специальных структур для анализа данных. Вместо того, чтобы использовать встроенные в Python или предоставляемые другими библиотеками структуры, были разработаны две новых.
Они спроектированы для работы с реляционными и классифицированными данными, что позволяет управлять данными способом, похожим на тот, что используется в реляционных базах SQL и таблицах Excel.
Дальше вы встретите примеры базовых операций для анализа данных, которые обычно используются на реляционных или таблицах Excel. Pandas предоставляет даже более расширенный набор функций и методов, позволяющих выполнять эти операции эффективнее.
Основная задача pandas — предоставить все строительные блоки для всех, кто погружается в мир анализа данных.
Установка pandas
Простейший способ установки библиотеки pandas — использование собранного решения, то есть установка через Anaconda или Enthought.
Установка в Anaconda
В Anaconda установка занимает пару минут. В первую очередь нужно проверить, не установлен ли уже pandas, и если да, то какая это версия. Для этого введите следующую команду в терминале:
conda list pandas Если модуль уже установлен (например в Windows), вы получите приблизительно следующий результат:
# packages in environment at C:\Users\Fabio\Anaconda: # pandas 0.20.3 py36hce827b7_2 Если pandas не установлена, ее необходимо установить. Введите следующую команду:
conda install pandas Anaconda тут же проверит все зависимости и установит дополнительные модули.
Solving environment: done ## Package Plan ## Environment location: C:\Users\Fabio\Anaconda3 added / updated specs: - pandas The following new packages will be installed: Pandas: 0.22.0-py36h6538335_0 Proceed ([y]/n)? Press the y key on your keyboard to continue the installation. Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done Если требуется обновить пакет до более новой версии, используется эта интуитивная команда:
conda update pandas Система проверит версию pandas и версию всех модулей, а затем предложит соответствующие обновления. Затем предложит перейти к обновлению.
Установка из PyPI
Pandas можно установить и с помощью PyPI, используя эту команду:
pip install pandas Установка в Linux
Если вы работаете в дистрибутиве Linux и решили не использовать эти решения, то pandas можно установить как и любой другой пакет.
В Debian и Ubuntu используется команда:
sudo apt-get install python-pandas А для OpenSuse и Fedora — эта:
zypper in python-pandas Установка из источника
Если есть желание скомпилировать модуль pandas из исходного кода, тогда его можно найти на GitHub по ссылке https://github.com/pandas-dev/pandas:
git clone git://github.com/pydata/pandas.git cd pandas python setup.py install Убедитесь, что Cython установлен. Больше об этом способе можно прочесть в документации: (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html).
Репозиторий для Windows
Если вы работаете в Windows и предпочитаете управлять пакетами так, чтобы всегда была установлена последняя версия, то существует ресурс, где всегда можно загрузить модули для Windows: Christoph Gohlke’s Python Extension Packages for Windows (www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/). Каждый модуль поставляется в формате WHL для 32 и 64-битных систем. Для установки нужно использовать приложение pip:
pip install SomePackage-1.0.whl Например, для установки pandas потребуется найти и загрузить следующий пакет:
pip install pandas-0.22.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl При выборе модуля важно выбрать нужную версию Python и архитектуру. Более того, если для NumPy пакеты не требуются, то у pandas есть зависимости. Их также необходимо установить. Порядок установки не имеет значения.
Недостаток такого подхода в том, что нужно устанавливать пакеты отдельно без менеджера, который бы помог подобрать нужные версии и зависимости между разными пакетами. Плюс же в том, что появляется возможность освоиться с модулями и получить последние версии вне зависимости от того, что выберет дистрибутив.
Проверка установки pandas
Библиотека pandas может запустить проверку после установки для верификации управляющих элементов (документация утверждает, что тест покрывает 97% всего кода).
Во-первых, нужно убедиться, что установлен модуль nose . Если он имеется, то тестирование проводится с помощью следующей команды:
nosetests pandas Оно займет несколько минут и в конце покажет список проблем.
Модуль Nose
Этот модуль спроектирован для проверки кода Python во время этапов разработки проекта или модуля Python. Он расширяет возможности модуль unittest . Nose используется для проверки кода и упрощает процесс.
Здесь о нем можно почитать подробнее: _http://pythontesting.net/framework/nose/nose-introduction/.
Первые шаги с pandas
Лучший способ начать знакомство с pandas — открыть консоль Python и вводить команды одна за одной. Таким образом вы познакомитесь со всеми функциями и структурами данных.
Более того, данные и функции, определенные здесь, будут работать и в примерах будущих материалов. Однако в конце каждого примера вы вольны экспериментировать с ними.
Для начала откройте терминал Python и импортируйте библиотеку pandas. Стандартная практика для импорта модуля pandas следующая:
>>> import pandas as pd >>> import numpy as np Теперь, каждый раз встречая pd и np вы будете ссылаться на объект или метод, связанный с этими двумя библиотеками, хотя часто будет возникать желание импортировать модуль таким образом:
>>> from pandas import * В таком случае ссылаться на функцию, объект или метод с помощью pd уже не нужно, а это считается не очень хорошей практикой в среде разработчиков Python.
Installation#
The easiest way to install pandas is to install it as part of the Anaconda distribution, a cross platform distribution for data analysis and scientific computing. The Conda package manager is the recommended installation method for most users.
Instructions for installing from source , PyPI , or a development version are also provided.
Python version support#
Officially Python 3.9, 3.10 and 3.11.
Installing pandas#
Installing with Anaconda#
For users that are new to Python, the easiest way to install Python, pandas, and the packages that make up the PyData stack (SciPy, NumPy, Matplotlib, and more) is with Anaconda, a cross-platform (Linux, macOS, Windows) Python distribution for data analytics and scientific computing. Installation instructions for Anaconda can be found here.
Installing with Miniconda#
For users experienced with Python, the recommended way to install pandas with Miniconda. Miniconda allows you to create a minimal, self-contained Python installation compared to Anaconda and use the Conda package manager to install additional packages and create a virtual environment for your installation. Installation instructions for Miniconda can be found here.
The next step is to create a new conda environment. A conda environment is like a virtualenv that allows you to specify a specific version of Python and set of libraries. Run the following commands from a terminal window.
conda create -c conda-forge -n name_of_my_env python pandas
This will create a minimal environment with only Python and pandas installed. To put your self inside this environment run.
source activate name_of_my_env # On Windows activate name_of_my_env
Installing from PyPI#
pandas can be installed via pip from PyPI.
pip install pandas
You must have pip>=19.3 to install from PyPI.
It is recommended to install and run pandas from a virtual environment, for example, using the Python standard library’s venv
pandas can also be installed with sets of optional dependencies to enable certain functionality. For example, to install pandas with the optional dependencies to read Excel files.
pip install "pandas[excel]"
The full list of extras that can be installed can be found in the dependency section.
Handling ImportErrors#
If you encounter an ImportError , it usually means that Python couldn’t find pandas in the list of available libraries. Python internally has a list of directories it searches through, to find packages. You can obtain these directories with.
import sys sys.path
One way you could be encountering this error is if you have multiple Python installations on your system and you don’t have pandas installed in the Python installation you’re currently using. In Linux/Mac you can run which python on your terminal and it will tell you which Python installation you’re using. If it’s something like “/usr/bin/python”, you’re using the Python from the system, which is not recommended.
It is highly recommended to use conda , for quick installation and for package and dependency updates. You can find simple installation instructions for pandas in this document .
Installing from source#
See the contributing guide for complete instructions on building from the git source tree. Further, see creating a development environment if you wish to create a pandas development environment.
Installing the development version of pandas#
Installing the development version is the quickest way to:
- Try a new feature that will be shipped in the next release (that is, a feature from a pull-request that was recently merged to the main branch).
- Check whether a bug you encountered has been fixed since the last release.
The development version is usually uploaded daily to the scientific-python-nightly-wheels index from the PyPI registry of anaconda.org. You can install it by running.
pip install --pre --extra-index https://pypi.anaconda.org/scientific-python-nightly-wheels/simple pandas
Note that you might be required to uninstall an existing version of pandas to install the development version.
pip uninstall pandas -y
Running the test suite#
pandas is equipped with an exhaustive set of unit tests. The packages required to run the tests can be installed with pip install «pandas[test]» . To run the tests from a Python terminal.
>>> import pandas as pd >>> pd.test() running: pytest -m "not slow and not network and not db" /home/user/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas ============================= test session starts ============================== platform linux -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0 rootdir: /home/user plugins: dash-1.19.0, anyio-3.5.0, hypothesis-6.29.3 collected 154975 items / 4 skipped / 154971 selected . [ 0%] . [ 99%] . [100%] ==================================== ERRORS ==================================== =================================== FAILURES =================================== =============================== warnings summary =============================== =========================== short test summary info ============================ = 1 failed, 146194 passed, 7402 skipped, 1367 xfailed, 5 xpassed, 197 warnings, 10 errors in 1090.16s (0:18:10) =
This is just an example of what information is shown. Test failures are not necessarily indicative of a broken pandas installation.
Dependencies#
Required dependencies#
pandas requires the following dependencies.
Minimum supported version
Изучаем pandas. Урок 1. Введение в pandas и его установка
Это первый урок из цикла, посвященного библиотеке p andas. Данный цикл будет входить в большую группу обучающих материалов, тематику которых можно определить как “Машинное обучение и анализ данных”. pandas – это удобный и быстрый инструмент для работы с данными, обладающий большим функционалом.
Что такое pandas?
Если очень кратко, то pandas – это библиотека, которая предоставляет очень удобные с точки зрения использования инструменты для хранения данных и работе с ними. Если вы занимаетесь анализом данных или машинным обучением и при этом используете язык Python , то вы просто обязаны знать и уметь работать с pandas .
pandasвходи в группу проектов, спонсируемых numfocus . Numfocus – это организация, которая поддерживает различные проекты, связанные с научными вычислениями.
Официальный сайт pandas находится здесь . Стоит отметить, что документация по этому продукту очень хорошая . Если вы знаете английский язык, то для вас не будет большой проблемой разобраться с pandas .
Особенность pandas состоит в том, что эта библиотека очень быстрая, гибкая и выразительная. Это важно, т.к. она используется с языком Python , который не отличается высокой производительностью. pandas прекрасно подходит для работы с одномерными и двумерными таблицами данных, хорошо интегрирован с внешним миром – есть возможность работать с файлами CSV , таблицами Excel , может стыковаться с языком R .
Установка pandas
Для проведения научных расчетов, анализа данных или построения моделей в рамках машинно обучения для языка Python существуют прекрасное решение – Anaconda . Anaconda – это пакет, который содержит в себе большой набор различных библиотек, интерпретатор языка Python и несколько сред для разработки. Подробно об установке пакета Anaconda написано в этой статье .
pandas присутствует в стандартной поставке Anaconda . Если же его там нет, то его можно установить отдельно. Для этого стоит воспользоваться пакетным менеджером, который входит в состав Anaconda , который называется conda . Для его запуска необходимо перейти в каталог [Anaconda install path]\Scripts\ в Windows . В операционной системе Linux , после установки Anaconda менеджер conda должен быть доступен везде.
Введите командной строке:
>conda install pandas
В случае, если требуется конкретная версия pandas , то ее можно указать при установке.
>conda install pandas=0.13.1
При необходимости, можно воспользоваться пакетным менеджером pip , входящим в состав дистрибутива Python .
>pip install pandas
Если вы используете Linux , то ещё одни способ установить pandas – это воспользоваться пакетным менеджером самой операционной системы. Для Ubuntu это выглядит так:
>sudo apt-get install python-pandas
После установки необходимо проверить, что pandas установлен и корректно работает. Для этого запустите интерпретатор Python и введите в нем следующие команды.
>>> import pandas as pd >>> pd.test()
В результате в окне терминала должен появиться следующий текст:
Running unit tests for pandas pandas version 0.18.1 numpy version 1.11.1 pandas is installed in c:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas Python version 3.5.2 |Anaconda 4.1.1 (64-bit)| (default, Jul 5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] nose version 1.3.7 . ---------------------------------------------------------------------- Ran 11 tests in 0.422s OK
Это будет означать, что pandas установлен и его можно использовать.
P.S.
Раздел: Pandas Python Машинное обучение и анализ данных Метки: ML, Pandas, Python, Машинное обучение
Изучаем pandas. Урок 1. Введение в pandas и его установка : 10 комментариев
- Дмитрий 04.09.2018 что делать если тест выдал такой результат? 12 failed, 14997 passed, 1193 skipped, 14 xfailed, 2 xpassed, 23 warnings in 753.69 seconds
- writer 04.09.2018 Думаю ничего в этом страшного нет, это означает, что часть тестов прошла с ошибками, часть была пропущена и т.п. Просто попробуйте запустить примеры из следующей статьи, посвященной pandas.
- Daniil14.11.2020 В PyCharm просто в терминале пропишите pip install pandas
- Алексей 04.10.2021 “В PyCharm просто в терминале пропишите pip install pandas” (с) SyntaxError: invalid syntax
- writer Автор записи 15.11.2018 Добрый день!
Вы работаете с Windows или Linux? Какая версия ОС у вас используется? Я могу попробовать на виртуалке развернуть и на чистой инсталляции проверить.
- writer 15.11.2018 Добрый день!
Просто перед тем как попасть на сайт комментарии проходят модерацию))