как установить pandas для python windows

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. This is the recommended installation method for most users.

Instructions for installing from source, PyPI, ActivePython, various Linux distributions, or a development version are also provided.

Python version support¶

Officially Python 3.7.1 and above, 3.8, and 3.9.

Installing pandas¶

Installing with Anaconda¶

Installing pandas and the rest of the NumPy and SciPy stack can be a little difficult for inexperienced users.

The simplest way to install not only pandas, but Python and the most popular packages that make up the SciPy stack (IPython, NumPy, Matplotlib, …) is with Anaconda, a cross-platform (Linux, macOS, Windows) Python distribution for data analytics and scientific computing.

After running the installer, the user will have access to pandas and the rest of the SciPy stack without needing to install anything else, and without needing to wait for any software to be compiled.

Installation instructions for Anaconda can be found here.

A full list of the packages available as part of the Anaconda distribution can be found here.

Another advantage to installing Anaconda is that you don’t need admin rights to install it. Anaconda can install in the user’s home directory, which makes it trivial to delete Anaconda if you decide (just delete that folder).

Installing with Miniconda¶

The previous section outlined how to get pandas installed as part of the Anaconda distribution. However this approach means you will install well over one hundred packages and involves downloading the installer which is a few hundred megabytes in size.

If you want to have more control on which packages, or have a limited internet bandwidth, then installing pandas with Miniconda may be a better solution.

Conda is the package manager that the Anaconda distribution is built upon. It is a package manager that is both cross-platform and language agnostic (it can play a similar role to a pip and virtualenv combination).

Miniconda allows you to create a minimal self contained Python installation, and then use the Conda command to install additional packages.

First you will need Conda to be installed and downloading and running the Miniconda will do this for you. The installer 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:

This will create a minimal environment with only Python installed in it. To put your self inside this environment run:

On Windows the command is:

The final step required is to install pandas. This can be done with the following command:

To install a specific pandas version:

To install other packages, IPython for example:

To install the full Anaconda distribution:

If you need packages that are available to pip but not conda, then install pip, and then use pip to install those packages:

Installing from PyPI¶

pandas can be installed via pip from PyPI.

Installing with ActivePython¶

Installation instructions for ActivePython can be found here. Versions 2.7, 3.5 and 3.6 include pandas.

Installing using your Linux distribution’s package manager.¶

The commands in this table will install pandas for Python 3 from your distribution.

Источник

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.

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:

Если модуль уже установлен (например в Windows), вы получите приблизительно следующий результат:

Если pandas не установлена, ее необходимо установить. Введите следующую команду:

Anaconda тут же проверит все зависимости и установит дополнительные модули.

Если требуется обновить пакет до более новой версии, используется эта интуитивная команда:

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:

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:

А для OpenSuse и Fedora — эта:

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:

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:

Например, для установки pandas потребуется найти и загрузить следующий пакет:

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).

Оно займет несколько минут и в конце покажет список проблем.

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:

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:

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.

Источник

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. This is the recommended installation method for most users.

Instructions for installing from source, PyPI, ActivePython, various Linux distributions, or a development version are also provided.

Python version support¶

Officially Python 3.8, and 3.9.

Installing pandas¶

Installing with Anaconda¶

Installing pandas and the rest of the NumPy and SciPy stack can be a little difficult for inexperienced users.

The simplest way to install not only pandas, but Python and the most popular packages that make up the SciPy stack (IPython, NumPy, Matplotlib, …) is with Anaconda, a cross-platform (Linux, macOS, Windows) Python distribution for data analytics and scientific computing.

After running the installer, the user will have access to pandas and the rest of the SciPy stack without needing to install anything else, and without needing to wait for any software to be compiled.

Installation instructions for Anaconda can be found here.

A full list of the packages available as part of the Anaconda distribution can be found here.

Another advantage to installing Anaconda is that you don’t need admin rights to install it. Anaconda can install in the user’s home directory, which makes it trivial to delete Anaconda if you decide (just delete that folder).

Installing with Miniconda¶

The previous section outlined how to get pandas installed as part of the Anaconda distribution. However this approach means you will install well over one hundred packages and involves downloading the installer which is a few hundred megabytes in size.

If you want to have more control on which packages, or have a limited internet bandwidth, then installing pandas with Miniconda may be a better solution.

Conda is the package manager that the Anaconda distribution is built upon. It is a package manager that is both cross-platform and language agnostic (it can play a similar role to a pip and virtualenv combination).

Miniconda allows you to create a minimal self contained Python installation, and then use the Conda command to install additional packages.

First you will need Conda to be installed and downloading and running the Miniconda will do this for you. The installer 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:

This will create a minimal environment with only Python installed in it. To put your self inside this environment run:

On Windows the command is:

The final step required is to install pandas. This can be done with the following command:

To install a specific pandas version:

To install other packages, IPython for example:

To install the full Anaconda distribution:

If you need packages that are available to pip but not conda, then install pip, and then use pip to install those packages:

Installing from PyPI¶

pandas can be installed via pip from PyPI.

You must have pip>=19.3 to install from PyPI.

Installing with ActivePython¶

Installation instructions for ActivePython can be found here. Versions 2.7, 3.5 and 3.6 include pandas.

Installing using your Linux distribution’s package manager.¶

The commands in this table will install pandas for Python 3 from your distribution.

Источник

Документация по модулю Python Pandas

Модуль Python Pandas представляет собой модуль с открытым исходным кодом. Он имеет широкую сферу применения в области вычислений, анализа данных, статистики и т. д.

Начало работы

Прежде чем разобраться в функциях модуля Pandas, нам необходимо установить модуль (проверка совместимости версии Python с версией модуля, который вы хотите установить, с помощью официальной документации модуля Pandas).

Есть разные способы установить модуль Python Pandas. Один из самых простых способов — установить с помощью установщика пакетов Python, то есть PIP.

Введите следующую команду в командной строке:
pip install pandas
Чтобы добавить модуль Pandas и NumPy в ваш код, нам необходимо импортировать эти модули в наш код.

Pandas — структуры данных

Pandas работает со следующими структурами данных:

Эти структуры данных быстрее по сравнению с массивами NumPy.

1 Серия

Pandas Series — это одномерная структура, напоминающая массивы, содержащие однородные данные. Это линейная структура данных, в которой элементы хранятся в одном измерении.

Примечание. Размер структуры данных серии в Pandas является неизменным, т.е. однажды установленный, он не может быть изменен динамически. При этом значения и элементы в серии можно изменять.

Синтаксис:
pandas.Series(input_data, index, data_type, copy)

В приведенном выше фрагменте кода мы предоставили ввод с использованием массивов NumPy и установили значения индекса для входных данных.

Выход:
10 John
11 Bran
12 Sam
13 Peter
dtype: object

2 DataFrame

Модуль Python Pandas предоставляет DataFrame, который представляет собой двумерную структуру, напоминающую двумерные массивы. Здесь входные данные оформляются в виде строк и столбцов.

Примечание. Размер структуры данных DataFrame в Pandas можно изменять.

Синтаксис:
pandas.DataFrame(input_data, index_value, columns, data_type, copy)

В приведенном выше коде мы предоставили ввод с помощью списков, добавили метки: «Имя» и «Город» к столбцам и установили для них значения индекса.

Выход:
Name City
1 John Pune
2 Bran Mumbai
3 Peter Delhi

3 Panel

Модуль Python Pandas предлагает панель, которая представляет собой трехмерную структуру данных и содержит 3 оси для выполнения следующих функций:

Синтаксис:
pandas.Panel(input_data, items, major_axis, minor_axis, data_type, copy)

Импорт данных из файла CSV в DataFrame

Модуль DataFrame Python Pandas также может быть построен с использованием файлов CSV. Файл CSV — это в основном текстовый файл, в котором хранятся данные для каждой строки. Элементы разделяются запятой.

Метод read_csv (file_name) используется для чтения данных из файла CSV в DataFrame.

Синтаксис:
pandas.read_csv()
Пример:

Выход:
Name Age
0 John 21
1 Bran 22

Статистический анализ в Pandas

Модуль Python Pandas предлагает большое количество встроенных методов, помогающих пользователям проводить статистический анализ данных.

Ниже приводится список некоторых наиболее часто используемых функций для статистического анализа:

Для начала давайте создадим DataFrame, который мы будем использовать в этом разделе для понимания различных функций, предоставляемых для статистического анализа.

Функция sum()

Как видно выше, функция sum() добавляет данные каждого столбца отдельно и добавляет строковые значения везде, где они есть.

функция mean()

Выход:
Marks 59.8
Roll_num 3.0
dtype: float64
Функция mean не будет воздействовать на строки, найденные в данных, в отличие от функции sum().

Источник

# Installation

The easiest way to install pandas is to install it as part of the Anaconda

(opens new window) distribution, a cross platform distribution for data analysis and scientific computing. This is the recommended installation method for most users.

Instructions for installing from source, PyPI

# Plan for dropping Python 2.7

The Python core team plans to stop supporting Python 2.7 on January 1st, 2020. In line with NumPy’s plans

The 0.24.x feature release will be the last release to support Python 2. The released package will continue to be available on PyPI and through conda.

If there are people interested in continued support for Python 2.7 past December 31, 2018 (either backporting bug fixes or funding) please reach out to the maintainers on the issue tracker.

For more information, see the Python 3 statement

# Python version support

Officially Python 2.7, 3.5, 3.6, and 3.7.

# Installing pandas

# Installing with Anaconda

Installing pandas and the rest of the NumPy

(opens new window) stack can be a little difficult for inexperienced users.

The simplest way to install not only pandas, but Python and the most popular packages that make up the SciPy

After running the installer, the user will have access to pandas and the rest of the SciPy

(opens new window) stack without needing to install anything else, and without needing to wait for any software to be compiled.

Installation instructions for Anaconda

A full list of the packages available as part of the Anaconda

Another advantage to installing Anaconda is that you don’t need admin rights to install it. Anaconda can install in the user’s home directory, which makes it trivial to delete Anaconda if you decide (just delete that folder).

# Installing with Miniconda

The previous section outlined how to get pandas installed as part of the Anaconda

(opens new window) distribution. However this approach means you will install well over one hundred packages and involves downloading the installer which is a few hundred megabytes in size.

If you want to have more control on which packages, or have a limited internet bandwidth, then installing pandas with Miniconda

(opens new window) may be a better solution.

(opens new window) is the package manager that the Anaconda

(opens new window) distribution is built upon. It is a package manager that is both cross-platform and language agnostic (it can play a similar role to a pip and virtualenv combination).

(opens new window) allows you to create a minimal self contained Python installation, and then use the Conda

(opens new window) command to install additional packages.

First you will need Conda

(opens new window) to be installed and downloading and running the Miniconda

(opens new window) will do this for you. The installer 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:

This will create a minimal environment with only Python installed in it. To put your self inside this environment run:

On Windows the command is:

The final step required is to install pandas. This can be done with the following command:

To install a specific pandas version:

To install other packages, IPython for example:

To install the full Anaconda

If you need packages that are available to pip but not conda, then install pip, and then use pip to install those packages:

# Installing from PyPI

pandas can be installed via pip from PyPI

# Installing with ActivePython

Installation instructions for ActivePython

# Installing using your Linux distribution’s package manager.

The commands in this table will install pandas for Python 3 from your distribution. To install pandas for Python 2, you may need to use the python-pandas package.

However, 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 pip or conda methods described above.

# 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.

# Running the test suite

pandas is equipped with an exhaustive set of unit tests, covering about 97% of the code base as of this writing. To run it on your machine to verify that everything is working (and that you have all of the dependencies, soft and hard, installed), make sure you have pytest

# Dependencies

# Recommended dependencies

(opens new window) : for accelerating certain types of nan evaluations. bottleneck uses specialized cython routines to achieve large speedups. If installed, must be Version 1.2.1 or higher.

You are highly encouraged to install these libraries, as they provide speed improvements, especially when working with large data sets.

# Optional dependencies

Pandas has many optional dependencies that are only used for specific methods. For example, pandas.read_hdf() requires the pytables package. If the optional dependency is not installed, pandas will raise an ImportError when the method requiring that dependency is called.

# Optional dependencies for parsing HTML

One of the following combinations of libraries is needed to use the top-level read_html() function:

Источник