Pandas python установка pip

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.

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.

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.

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.

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

Источник

Установка¶

Проще всего установить pandas в составе Anaconda — кроссплатформенного дистрибутива для анализа данных и научных вычислений. Это рекомендуемый метод установки для большинства пользователей.

Здесь вы также найдете инструкции по установке из исходников, с помощью PyPI, ActivePython, различных дистрибутивов Linux и версию для разработки.

Поддержка версий Python¶

Официально поддерживается Python 3.8, 3.9 и 3.10.

Установка pandas¶

Установка с помощью Anaconda¶

Установка pandas и остальной части стека NumPy и SciPy может быть немного сложной для неопытных пользователей.

Проще всего установить не только pandas, но и Python и самые популярные пакеты, составляющие стек SciPy (IPython , NumPy, Matplotlib и так далее) с использованием Anaconda — кроссплатформенного (Linux, macOS, Windows) дистрибутива Python для анализа данных и научных вычислений.

После запуска установщика пользователь получит доступ к pandas и остальной части стека SciPy без необходимости устанавливать что-либо еще и без необходимости ждать, пока какое-либо программное обеспечение будет скомпилировано.

Инструкции по установке Anaconda можно найти здесь.

Полный список пакетов, доступных в составе дистрибутива Anaconda, можно найти здесь.

Еще одним преимуществом установки Anaconda является то, что вам не нужны права администратора для ее установки. Anaconda может быть установлена в домашнем каталоге пользователя, что упрощает удаление Anaconda в случае необходимости (просто удалите эту папку).

Установка с помощью Miniconda¶

В предыдущем разделе было описано, как установить pandas в составе дистрибутива Anaconda. Однако этот подход означает, что вы установите более сотни пакетов и предполагает загрузку установщика, размер которого составляет несколько сотен мегабайт.

Если вы хотите иметь больший контроль над пакетами или пропускная способность интернета у вас ограничена, то установка pandas с помощью Miniconda может вам подойти лучше.

Conda — это менеджер пакетов, на котором построен дистрибутив Anaconda. Это менеджер пакетов, который является одновременно кроссплатформенным и независимым от языка (он похож на комбинацию pip и virtualenv).

Miniconda позволяет вам создать минимальную автономную установку Python, а затем использовать команды Conda для установки дополнительных пакетов (см. краткое руководство по Miniconda на русском).

Сначала вам нужно установить Conda, и загрузка и запуск Miniconda решит эту задачу. Установщик можно найти здесь.

Следующим шагом является создание новой среды conda. Виртуальная среда conda похожа на ту, которая создается virtualenv, она позволяет указать конкретную версию Python и набор библиотек. Запустите следующие команды из окна терминала:

conda create -n name_of_my_env python 

Это создаст минимальную среду, в которой будет установлен только Python. Чтобы активировать эту среду, запустите:

source activate name_of_my_env 

В Windows команда следующая:

Последним шагом необходимо установить pandas. Это можно сделать с помощью следующей команды:

Установить определенную версию pandas:

Установить другие пакеты, например, IPython:

Установить полный дистрибутив Anaconda:

Если вам нужны пакеты, доступные для pip, но не для conda, установите pip, а затем используйте pip для установки этих пакетов:

conda install pip pip install django 

Установка из PyPI¶

pandas можно установить через pip из PyPI.

У вас должен быть pip>=19.3 для установки из PyPI.

Установка с ActivePython¶

Инструкции по установке ActivePython можно найти здесь. Версии 2.7, 3.5 и 3.6 включают pandas.

Установка с помощью менеджера пакетов вашего дистрибутива Linux.¶

Команды в этой таблице установят pandas для Python 3 из вашего дистрибутива.

Ссылка на скачивание / репозиторий

sudo apt-get install python3-pandas

нестабильный (последние пакеты)

sudo apt-get install python3-pandas

sudo apt-get install python3-pandas

dnf install python3-pandas

yum install python3-pandas

Однако пакеты в менеджерах пакетов linux часто отстают на несколько версий, поэтому, чтобы получить новейшую версию pandas, рекомендуется устанавливать ее с помощью команд pip или conda , описанных выше.

Обработка ошибок импорта¶

Если вы столкнулись с ошибкой ImportError, это обычно означает, что Python не смог найти pandas в списке доступных библиотек. Внутри Python есть список каталогов, в которых он ищет пакеты. Вы можете получить список этих каталогов с помощью команды:

Одна из возможных причин ошибки — это если Python в системе установлен более одного раза, и pandas не установлен в том Python, который вы используете на текущий момент. В Linux/Mac вы можете запустить what python на своем терминале, и он сообщит вам, какой Python вы используете. Если это что-то вроде «/usr/bin/python», вы используете Python из системы, что не рекомендуется.

Настоятельно рекомендуется использовать conda для быстрой установки и обновления пакетов и зависимостей. Вы можете найти простые инструкции по установке pandas в этом документе.

Установка из исходников¶

Полные инструкции по сборке из исходного дерева git см. в Contributing guide. Если вы хотите создать среду разработки pandas, смотрите Creating a development environment.

Запуск набора тестов¶

pandas оснащен исчерпывающим набором модульных тестов, покрывающих около 97% кодовой базы на момент написания этой статьи. Чтобы запустить его на своем компьютере и удостовериться, что все работает (и что у вас установлены все зависимости, программные и аппаратные), убедитесь, что у вас есть pytest >= 6.0 и Hypothesis >= 3.58, затем запустите:

>>> pd.test() running: pytest --skip-slow --skip-network C:\Users\TP\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\pandas ============================= test session starts ============================= platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-3.6.0, py-1.4.34, pluggy-0.4.0 rootdir: C:\Users\TP\Documents\Python\pandasdev\pandas, inifile: setup.cfg collected 12145 items / 3 skipped . S. . S. . ==================== 12130 passed, 12 skipped in 368.339 seconds ===================== 

Зависимости¶

Минимальная поддерживаемая версия

Источник