Hướng dẫn how much python is required for pandas? - yêu cầu bao nhiêu trăn cho gấu trúc?
|
Cách dễ nhất để cài đặt gấu trúc là cài đặt nó như một phần của phân phối Anaconda, phân phối nền tảng chéo để phân tích dữ liệu và điện toán khoa học. Đây là phương thức 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. Phiên bản Python hỗ trợ#Chính thức Python 3.8, 3.9 và 3.10. Cài đặt gấu trúc#Cài đặt với Anaconda#Cài đặt gấu trúc và phần còn lại của ngăn xếp Numpy và Scipy có thể hơi khó khăn cho người dùng thiếu kinh nghiệm. Cách đơn giản nhất để cài đặt không chỉ gấu trúc, mà là Python và các gói phổ biến nhất tạo nên ngăn xếp Scipy (ipython, numpy, matplotlib, triệt) là với anaconda, phân phối python đa nền tảng (linux, macOS, windows) cho dữ liệu cho dữ liệu Phân tích và điện toán khoa học. Sau khi chạy trình cài đặt, người dùng sẽ có quyền truy cập vào gấu trúc và phần còn lại của ngăn xếp Scipy mà không cần cài đặt bất cứ thứ gì khác và không cần phải chờ bất kỳ phần mềm nào được biên dịch. Hướng dẫn cài đặt cho Anaconda có thể được tìm thấy ở đây. Một danh sách đầy đủ các gói có sẵn như là một phần của phân phối Anaconda có thể được tìm thấy ở đây. Một lợi thế khác để cài đặt Anaconda là bạn không cần quyền quản trị để cài đặt nó. Anaconda có thể cài đặt trong thư mục nhà của người dùng, điều này khiến cho việc xóa Anaconda nếu bạn quyết định (chỉ cần xóa thư mục đó). Cài đặt với miniconda#Phần trước đã phác thảo cách cài đặt gấu trúc như một phần của phân phối Anaconda. Tuy nhiên, phương pháp này có nghĩa là bạn sẽ cài đặt tốt hơn một trăm gói và liên quan đến việc tải xuống trình cài đặt có kích thước vài trăm megabyte. Nếu bạn muốn có nhiều quyền kiểm soát hơn về các gói nào hoặc có băng thông internet hạn chế, thì việc cài đặt gấu trúc bằng miniconda có thể là một giải pháp tốt hơn. Conda là người quản lý gói mà phân phối Anaconda được xây dựng. Đây là một trình quản lý gói vừa là đa nền tảng và bất khả tri về ngôn ngữ (nó có thể đóng vai trò tương tự như kết hợp PIP và VirtualEnv). Miniconda cho phép bạn tạo một cài đặt Python khép kín tối thiểu, sau đó sử dụng lệnh Conda để cài đặt các gói bổ sung. Đầu tiên bạn sẽ cần Conda để được cài đặt và tải xuống và chạy miniconda sẽ làm điều này cho bạn. Trình cài đặt có thể được tìm thấy ở đây Bước tiếp theo là tạo ra một môi trường Conda mới. Môi trường Conda giống như một ảo ảnh 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 với python được cài đặt trong đó. Để đặt bản thân của bạn vào trong môi trường này chạy: source activate name_of_my_env Trên Windows, lệnh là: Bước cuối cùng cần thiết là cài đặt gấu trúc. Điều này có thể được thực hiện với lệnh sau: 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: ví dụ: Để cài đặt toàn bộ phân phối 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 pypi#Gấu trúc có thể được cài đặt thông qua PIP từ PYPI. Ghi chú Bạn phải có Cài đặt với ActivePython#Hướng 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 cách sử dụng trình quản lý gói phân phối Linux của bạn.##Các lệnh trong bảng này sẽ cài đặt Pandas cho Python 3 từ phân phối của bạn.
Debian & Ubuntu, the packages in the linux package managers are often a few versions behind, so to get the newest version of pandas, it’s recommended to install using the source activate name_of_my_env2 or source activate name_of_my_env3 methods described above. Không ổn định (các gói mới nhất)Neurodebian Ubuntu Rất khuyến khích sử dụng source activate name_of_my_env3, để cài đặt nhanh và để cập nhật gói và phụ thuộc. Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn cài đặt đơn giản cho gấu trúc trong tài liệu này: source activate name_of_my_env6. Cài đặt từ nguồn#Xem hướng dẫn đóng góp để biết hướng dẫn đầy đủ về xây dựng từ cây nguồn Git. Hơn nữa, xem tạo ra một môi trường phát triển nếu bạn muốn tạo ra một môi trường phát triển gấu trúc.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. Chạy bộ kiểm tra#Pandas được trang bị một bộ kiểm tra đơn vị đầy đủ, chiếm khoảng 97% cơ sở mã như bài viết này. Để chạy nó trên máy của bạn để xác minh rằng mọi thứ đang hoạt động (và bạn có tất cả các phụ thuộc, mềm và cứng, được cài đặt), đảm bảo bạn có pytest> = 6.0 và giả thuyết> = 6.13.0, sau đó chạy: >>> pd.test() running: pytest --skip-slow --skip-network --skip-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) = Đây chỉ là một ví dụ về những gì thông tin được hiển thị. Bạn có thể thấy một kết quả hơi khác nhau như những gì được hiển thị ở trên. Dependencies#
Phụ thuộc được đề xuất#
Ghi chú Bạn rất được khuyến khích cài đặt các thư viện này, vì chúng cung cấp các cải tiến tốc độ, đặc biệt là khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn. Phụ thuộc tùy chọn#Pandas có nhiều phụ thuộc tùy chọn chỉ được sử dụng cho các phương pháp cụ thể. Ví dụ: conda install pandas=0.20.30 yêu cầu gói conda install pandas=0.20.31, trong khi conda install pandas=0.20.32 yêu cầu gói conda install pandas=0.20.33. Nếu sự phụ thuộc tùy chọn không được cài đặt, gấu trúc sẽ tăng conda install pandas=0.20.34 khi phương pháp yêu cầu sự phụ thuộc đó được gọi. Timezones#
Visualization#
Computation#
Định dạng có điều kiện với DataFrame.style
HTML#
2022.1 (PYPI)/ 2022A (cho hệ thống TZDATA)
Định dạng có điều kiện với DataFrame.style
XML#
Nếu bạn muốn cập nhật phiên bản TZDATA của hệ thống, bạn nên sử dụng gói
|
Sự phụ thuộc | Phiên bản tối thiểu | Ghi chú |
|---|---|---|
Tzdata | 1.4.16 | 2022.1 (PYPI)/ 2022A (cho hệ thống TZDATA) |
psycopg2 | 2.8.6 | Cho phép sử dụng thời gian conda install pandas=0.20.35 với gấu trúc. Lưu ý: 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 của hệ thống, bạn nên sử dụng gói conda install pandas=0.20.36 từ Conda-Forge. | 1.0.2 | matplotlib |
Đồ thị thư viện
Sự phụ thuộc | Phiên bản tối thiểu | Ghi chú |
|---|---|---|
Tzdata | 3.6.1 | 2022.1 (PYPI)/ 2022A (cho hệ thống TZDATA) |
Cho phép sử dụng thời gian conda install pandas=0.20.35 với gấu trúc. Lưu ý: 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. | 1.21.0 | Nếu bạn muốn cập nhật phiên bản TZDATA của hệ thống, bạn nên sử dụng gói conda install pandas=0.20.36 từ Conda-Forge. |
matplotlib | Nếu bạn muốn cập nhật phiên bản TZDATA của hệ thống, bạn nên sử dụng gói conda install pandas=0.20.36 từ Conda-Forge. | |
matplotlib | 0.4.0 | Đồ thị thư viện |
Định dạng có điều kiện với DataFrame.style | 1.0.1 | Tabulation |
In ở định dạng thân thiện với Markdown (xem Tabulation) | 1.1.2 | Scipy |
Định dạng có điều kiện với DataFrame.style
Tabulation
In ở định dạng thân thiện với Markdown (xem Tabulation)
Scipy
Chức năng thống kê linh tinh
tê liệt
Công cụ thực hiện thay thế cho các hoạt động lăn (xem hiệu suất tăng cường)
Xarray
API giống như gấu trúc cho dữ liệu n chiều
Công cụ thực hiện thay thế cho các hoạt động lăn (xem hiệu suất tăng cường)
Xarray
API giống như gấu trúc cho dữ liệu n chiều
Xarray
Xarray
API giống như gấu trúc cho dữ liệu n chiều
Sự phụ thuộc | Phiên bản tối thiểu | Ghi chú |
|---|---|---|
FSSPEC | 2021.7.0 | Xử lý các tệp ngoài địa phương đơn giản và HTTP |
GCSFS | 2021.7.0 | Truy cập lưu trữ đám mây Google |
pandas-gbq | 0.15.0 | Truy cập truy vấn lớn của Google |
s3fs | 2021.08.0 | Amazon S3 truy cập |
Clipboard#
Sự phụ thuộc | Phiên bản tối thiểu | Ghi chú |
|---|---|---|
PyQt4/PyQt5 | FSSPEC | |
Xử lý các tệp ngoài địa phương đơn giản và HTTP | FSSPEC | |
Xử lý các tệp ngoài địa phương đơn giản và HTTP | GCSFS | |
Truy cập lưu trữ đám mây Google | GCSFS |
Compression#
Sự phụ thuộc | Phiên bản tối thiểu | Ghi chú |
|---|---|---|
FSSPEC | 0.7.0 | Xử lý các tệp ngoài địa phương đơn giản và HTTP |
python-snappy | 0.6.0 | GCSFS |
Truy cập lưu trữ đám mây Google | 0.15.2 | Truy cập truy vấn lớn của Google |
