Chúng tôi có thể sử dụng python 3.9 cho anaconda không?
|
Cách dễ nhất để cài đặt pandas là cài đặt nó như một phần của bản phân phối Anaconda, một bản phân phối đa nền tảng để phân tích dữ liệu và tính toán khoa học. Đây là phương pháp cài đặt được đề xuất cho hầu hết người dùng Show
Hướng dẫn cài đặt từ nguồn, PyPI, ActivePython, các bản phân phối Linux khác nhau hoặc phiên bản phát triển cũng được cung cấp Hỗ trợ phiên bản PythonChính thức Python 3. 8, 3. 9, 3. 10 và 3. 11 Cài đặt gấu trúcCài đặt với AnacondaCài đặt gấu trúc và phần còn lại của ngăn xếp NumPy và SciPy có thể hơi khó khăn đối với người dùng thiếu kinh nghiệm Cách đơn giản nhất để cài đặt không chỉ pandas, mà cả Python và các gói phổ biến nhất tạo nên ngăn xếp SciPy (IPython, NumPy, Matplotlib,…) là với Anaconda, một bản phân phối Python đa nền tảng (Linux, macOS, Windows) cho dữ liệu Sau khi chạy trình cài đặt, người dùng sẽ có quyền truy cập vào pandas và phần còn lại của ngăn xếp SciPy mà không cần cài đặt bất kỳ thứ gì khác và không cần đợi bất kỳ phần mềm nào được biên dịch Hướng dẫn cài đặt cho Anaconda có thể được tìm thấy ở đây Có thể tìm thấy danh sách đầy đủ các gói có sẵn như một phần của bản phân phối Anaconda tại đây Một ưu điểm khác khi cài đặt Anaconda là bạn không cần quyền quản trị để cài đặt nó. Anaconda có thể cài đặt trong thư mục chính của người dùng, điều này khiến việc xóa Anaconda trở nên đơn giản nếu bạn quyết định (chỉ cần xóa thư mục đó) Cài đặt với MinicondaPhần trước đã phác thảo cách cài đặt gấu trúc như một phần của bản phân phối Anaconda. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có nghĩa là bạn sẽ cài đặt hơn một trăm gói và liên quan đến việc tải xuống trình cài đặt có kích thước vài trăm MB Nếu bạn muốn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với gói nào hoặc có băng thông internet hạn chế, thì cài đặt gấu trúc với Miniconda có thể là một giải pháp tốt hơn Conda là trình quản lý gói mà bản phân phối Anaconda được xây dựng dựa trên. Nó là một trình quản lý gói đa nền tảng và ngôn ngữ bất khả tri (nó có thể đóng vai trò tương tự như sự kết hợp giữa pip và virtualenv) Miniconda cho phép bạn tạo một bản cài đặt Python khép kín tối thiểu, sau đó sử dụng lệnh Conda để cài đặt các gói bổ sung Trước tiên, bạn cần cài đặt Conda, sau đó tải xuống và chạy Miniconda sẽ làm việc này cho bạn. Bộ cài đặt có thể được tìm thấy ở đây Bước tiếp theo là tạo một môi trường conda mới. Môi trường conda giống như một virtualenv cho phép bạn chỉ định một phiên bản cụ thể của Python và bộ thư viện. Chạy các lệnh sau từ cửa sổ đầu cuối conda create -n name_of_my_env python Điều này sẽ tạo ra một môi trường tối thiểu chỉ có Python được cài đặt trong đó. Để đặt bản thân của bạn vào trong môi trường này, hãy chạy source activate name_of_my_env Trên Windows, lệnh là activate name_of_my_env Bước cuối cùng cần thiết là cài đặt gấu trúc. Điều này có thể được thực hiện với lệnh sau conda install pandas Để cài đặt một phiên bản gấu trúc cụ thể conda install pandas=0.20.3 Để cài đặt các gói khác, ví dụ IPython conda install ipython Để cài đặt bản phân phối Anaconda đầy đủ conda install anaconda Nếu bạn cần các gói có sẵn cho pip nhưng không phải conda, thì hãy cài đặt pip, sau đó sử dụng pip để cài đặt các gói đó conda install pip pip install django Cài đặt từ PyPIgấu trúc có thể được cài đặt qua pip từ PyPI Ghi chú Bạn phải có source activate name_of_my_env1 để cài đặt từ PyPI pip install pandas Cài đặt với ActivePythonHướng dẫn cài đặt cho ActivePython có thể được tìm thấy ở đây. Phiên bản 2. 7, 3. 5 và 3. 6 bao gồm gấu trúc Cài đặt bằng trình quản lý gói của bản phân phối Linux của bạnCác lệnh trong bảng này sẽ cài đặt pandas cho Python 3 từ bản phân phối của bạn Phân bổ Trạng thái Liên kết tải xuống / kho lưu trữ Phương pháp cài đặt Debian ổn định kho Debian chính thức source activate name_of_my_env2 Debian & Ubuntu không ổn định (gói mới nhất) source activate name_of_my_env2 Ubuntu ổn định kho lưu trữ chính thức của Ubuntu source activate name_of_my_env2 mởSuse ổn định Kho lưu trữ OpenSuse source activate name_of_my_env5 Fedora ổn định kho Fedora chính thức source activate name_of_my_env6 Centos/RHEL ổn định kho EPEL source activate name_of_my_env7 Tuy nhiên, các gói trong trình quản lý gói linux thường chậm hơn một vài phiên bản, vì vậy, để có được phiên bản pandas mới nhất, bạn nên cài đặt bằng phương pháp source activate name_of_my_env8 hoặc source activate name_of_my_env9 được mô tả ở trên Xử lý ImportErrorsNếu bạn gặp lỗi ImportError, điều đó thường có nghĩa là Python không thể tìm thấy gấu trúc trong danh sách các thư viện có sẵn. Python bên trong có một danh sách các thư mục mà nó tìm kiếm thông qua, để tìm các gói. Bạn có thể lấy các thư mục này với import sys sys.path Một cách mà bạn có thể gặp phải lỗi này là nếu bạn có nhiều bản cài đặt Python trên hệ thống của mình và bạn không cài đặt pandas trong bản cài đặt Python mà bạn hiện đang sử dụng. Trong Linux/Mac, bạn có thể chạy activate name_of_my_env0 trên thiết bị đầu cuối của mình và nó sẽ cho bạn biết bạn đang sử dụng bản cài đặt Python nào. Nếu nó giống như “/usr/bin/python”, thì bạn đang sử dụng Python từ hệ thống, điều này không được khuyến nghị Rất khuyến khích sử dụng source activate name_of_my_env9, để cài đặt nhanh và cập nhật gói và phần phụ thuộc. Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn cài đặt đơn giản cho pandas trong tài liệu này. activate name_of_my_env2 Cài đặt từ nguồnXem hướng dẫn đầy đủ về cách xây dựng từ cây nguồn git. Hơn nữa, hãy xem bạn có muốn tạo môi trường phát triển gấu trúc không Chạy bộ thử nghiệmpandas được trang bị một bộ đầy đủ các bài kiểm tra đơn vị, chiếm khoảng 97% cơ sở mã tại thời điểm viết bài này. Để chạy nó trên máy của bạn nhằm xác minh rằng mọi thứ đang hoạt động (và bạn đã cài đặt tất cả các phụ thuộc, mềm và cứng), hãy đảm bảo rằng bạn có pytest >= 6. 0 và giả thiết >= 6. 13. 0, sau đó chạy source activate name_of_my_env0 Đây chỉ là một ví dụ về thông tin được hiển thị. Bạn có thể thấy một kết quả hơi khác như những gì được hiển thị ở trên phụ thuộcBưu kiện Phiên bản được hỗ trợ tối thiểu NumPy 1. 20. 3 python-dateutil 2. 8. 1 pytz 2020. 1 Phụ thuộc được đề xuất
Ghi chú Bạn được khuyến khích cài đặt các thư viện này vì chúng giúp cải thiện tốc độ, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu lớn phụ thuộc tùy chọngấu trúc có nhiều phụ thuộc tùy chọn chỉ được sử dụng cho các phương thức cụ thể. Ví dụ: yêu cầu gói activate name_of_my_env7, trong khi yêu cầu gói activate name_of_my_env9. Nếu phần phụ thuộc tùy chọn không được cài đặt, pandas sẽ tăng conda install pandas0 khi phương thức yêu cầu phần phụ thuộc đó được gọi Múi giờphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú dữ liệu 2022. 1(pypi)/ 2022a(dành cho tzdata hệ thống) Cho phép sử dụng conda install pandas1 múi giờ với pandas. Ghi chú. Bạn chỉ cần cài đặt gói pypi nếu hệ thống của bạn chưa cung cấp cơ sở dữ liệu IANA tz. Tuy nhiên, phiên bản tzdata tối thiểu vẫn được áp dụng, ngay cả khi nó không được thực thi thông qua lỗi Nếu bạn muốn cập nhật phiên bản tzdata hệ thống của mình, bạn nên sử dụng gói conda install pandas2 từ conda-forge Hình dungphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú matplotlib 3. 3. 2 thư viện sơ đồ Jinja2 3. 0. 0 Định dạng có điều kiện với DataFrame. phong cách lập bảng 0. 8. 9 In ở định dạng thân thiện với Markdown (xem bảng) tính toánphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú khoa học viễn tưởng 1. 7. 1 Các hàm thống kê khác tê liệt 0. 53. 1 Công cụ thực thi thay thế cho các hoạt động lăn (xem) dàn âm thanh 0. 19. 0 API giống gấu trúc cho dữ liệu N-chiều tập tin excelphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú xlrd 2. 0. 1 Đọc Excel xlwt 1. 3. 0 Viết Excel xlsxwriter 1. 4. 3 Viết Excel openpyxl 3. 0. 7 Đọc/ghi cho các tệp xlsx pyxlsb 1. 0. 8 Đọc cho các tập tin xlsb HTMLphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú ĐẹpSoup4 4. 9. 3 Trình phân tích cú pháp HTML cho read_html html5lib 1. 1 Trình phân tích cú pháp HTML cho read_html lxml 4. 6. 3 Trình phân tích cú pháp HTML cho read_html Cần có một trong các tổ hợp thư viện sau đây để sử dụng chức năng cấp cao nhất
Cảnh báo
XMLphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú lxml 4. 5. 0 Trình phân tích cú pháp XML cho read_xml và trình tạo cây cho to_xml cơ sở dữ liệu SQLphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú thuật giả kim SQL 1. 4. 16 Hỗ trợ SQL cho các cơ sở dữ liệu khác ngoài sqlite psycopg2 2. 8. 6 Công cụ PostgreSQL cho sqlalchemy pymysql 1. 0. 2 Công cụ MySQL cho sqlalchemy Các nguồn dữ liệu khácphụ thuộc Phiên bản tối thiểu ghi chú PyTables 3. 6. 1 Đọc / ghi dựa trên HDF5 khối 1. 21. 0 Nén cho HDF5 zlib Nén cho HDF5 sàn gỗ nhanh 0. 4. 0 Sàn gỗ đọc / viết cây kim tước 1. 0. 1 Đọc / viết sàn gỗ, ORC và lông vũ pyreadstat 1. 1. 2 tập tin SPSS (. sav) đọc Cảnh báo
|
