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
Optional dependencies#
pandas has many optional dependencies that are only used for specific methods. For example, pandas.read_hdf() requires the pytables package, while DataFrame.to_markdown() requires the tabulate package. If the optional dependency is not installed, pandas will raise an ImportError when the method requiring that dependency is called.
If using pip, optional pandas dependencies can be installed or managed in a file (e.g. requirements.txt or pyproject.toml) as optional extras (e.g. pandas[performance, aws] ). All optional dependencies can be installed with pandas[all] , and specific sets of dependencies are listed in the sections below.
Performance dependencies (recommended)#
You are highly encouraged to install these libraries, as they provide speed improvements, especially when working with large data sets.
Installable with pip install «pandas[performance]»
Установка pandas
Столкнулся с проблемой, не получается начать работать с pandas.
Не знаю по какой причине, либо я неправильно устанавливаю, либо я не правильно пытаюсь использовать pandas.
Пробовал установить pandas 2 способами:
1) открывал cmd 2) вводил python -m pip install pandas 3) перезапустите PyCharm Community Edition 4) пишу следующий код:
import pandas as pd pd.test()
После чего выдает следующую ошибку:
ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’
2) Устанавливал анаконду и пытался установить pandas, потом прописывал код:
import pandas as pd pd.test()
После чего выдает следующую ошибку:
ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’
Не понимаю, что я делаю не правильно.
Прошу вашей помощи.
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Pandas
Люди добрые, кто может помочь с Pandas отзовитесь пожалуйста!
Работа с pandas
Такая ситуация: Подгружаем в панду данные из базы данных, получаем таблицу такого вида: Как.
Pandas. Выборка #2
Задание: Сколько женщин от 46 до 50, потративших (столбец Purchase) больше 20000 (условных единиц.
Группировка в Pandas
Добрый день! Подскажите как выполнить группировку данных фрейма import pandas as pd, numpy as.
Python pandas
Всем привет! Подскажите пожалуйста, как разделить слова в столбце? Спасибо большое. import pandas.
1183 / 759 / 277
Регистрация: 05.09.2021
Сообщений: 1,772
Если ты используешь PyCharm:
1. File
2. Settings
3. Project_name
4. Python interpreter
5. В этом окне жми на плюсик, или альт+ентер, ищи pandas, ставь.
Можно написать много строк, почему так, но захочешь — погуглишь.
Регистрация: 20.09.2021
Сообщений: 7
Сделал так как ты написал.
Кажется модуль pandas начал видеть, но теперь когда ввожу код
import pandas as pd pd.test()
Выдает следующие ошибки:
C:\Users\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.e xe «C:/Users/d-kanahin/PycharmProjects/pythonProject/База (Base)/Lesson_3.py»
Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\util\_tester.py», line 12, in test
import pytest
ModuleNotFoundError: No module named ‘pytest’
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\PycharmProjects\pythonProject\База (Base)\Lesson_3.py», line 2, in
pd.test()
File «C:\Users\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\util\_tester.py», line 14, in test
raise ImportError(«Need pytest>=5.0.1 to run tests») from err
ImportError: Need pytest>=5.0.1 to run tests
Process finished with exit code 1
Библиотека Pandas в Python
Pandas – это библиотека с открытым исходным кодом на Python. Она предоставляет готовые к использованию высокопроизводительные структуры данных и инструменты анализа данных.
- Модуль Pandas работает поверх NumPy и широко используется для обработки и анализа данных.
- NumPy – это низкоуровневая структура данных, которая поддерживает многомерные массивы и широкий спектр математических операций с массивами. Pandas имеет интерфейс более высокого уровня. Он также обеспечивает оптимизированное согласование табличных данных и мощную функциональность временных рядов.
- DataFrame – это ключевая структура данных в Pandas. Это позволяет нам хранить и обрабатывать табличные данные, как двумерную структуру данных.
- Pandas предоставляет богатый набор функций для DataFrame. Например, выравнивание данных, статистика данных, нарезка, группировка, объединение, объединение данных и т.д.
Установка и начало работы с Pandas
Для установки модуля Pandas вам потребуется Python 2.7 и выше.
Если вы используете conda, вы можете установить его, используя команду ниже.
conda install pandas
Если вы используете PIP, выполните команду ниже, чтобы установить модуль pandas.
pip3.7 install pandas
Чтобы импортировать Pandas и NumPy в свой скрипт Python, добавьте следующий фрагмент кода:
import pandas as pd import numpy as np
Поскольку Pandas зависит от библиотеки NumPy, нам нужно импортировать эту зависимость.
Структуры данных
Модуль Pandas предоставляет 3 структуры данных, а именно:
- Series: это одномерный массив неизменного размера, подобный структуре, имеющей однородные данные.
- DataFrames: это двумерная табличная структура с изменяемым размером и неоднородно типизированными столбцами.
- Panel: это трехмерный массив с изменяемым размером.
DataFrame
DataFrame – самая важная и широко используемая структура данных, а также стандартный способ хранения данных. Она содержит данные, выровненные по строкам и столбцам, как в таблице SQL или в базе данных электронной таблицы.
Мы можем либо жестко закодировать данные в DataFrame, либо импортировать файл CSV, файл tsv, файл Excel, таблицу SQL и т.д.
Мы можем использовать приведенный ниже конструктор для создания объекта DataFrame.
pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)
Ниже приводится краткое описание параметров:
- data – создать объект DataFrame из входных данных. Это может быть список, dict, series, Numpy ndarrays или даже любой другой DataFrame;
- index – имеет метки строк;
- columns – используются для создания подписей столбцов;
- dtype – используется для указания типа данных каждого столбца, необязательный параметр;
- copy – используется для копирования данных, если есть.
Есть много способов создать DataFrame. Мы можем создать объект из словарей или списка словарей. Мы также можем создать его из списка кортежей, CSV, файла Excel и т.д.
Давайте запустим простой код для создания DataFrame из списка словарей.
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(< "State": ['Andhra Pradesh', 'Maharashtra', 'Karnataka', 'Kerala', 'Tamil Nadu'], "Capital": ['Hyderabad', 'Mumbai', 'Bengaluru', 'Trivandrum', 'Chennai'], "Literacy %": [89, 77, 82, 97,85], "Avg High Temp(c)": [33, 30, 29, 31, 32 ] >) print(df)
Первый шаг – создать словарь. Второй шаг – передать словарь в качестве аргумента в метод DataFrame(). Последний шаг – распечатать DataFrame.
Как видите, DataFrame можно сравнить с таблицей, имеющей неоднородное значение. Кроме того, можно изменить размер.
Мы предоставили данные в виде карты, и ключи карты рассматриваются Pandas, как метки строк.
Индекс отображается в крайнем левом столбце и имеет метки строк. Заголовок столбца и данные отображаются в виде таблицы.
Также возможно создавать индексированные DataFrames. Это можно сделать, настроив параметр индекса.
Импорт данных из CSV
Мы также можем создать DataFrame, импортировав файл CSV. Файл CSV – это текстовый файл с одной записью данных в каждой строке. Значения в записи разделяются символом «запятая».
Pandas предоставляет полезный метод с именем read_csv() для чтения содержимого файла CSV.
Например, мы можем создать файл с именем «cities.csv», содержащий подробную информацию о городах Индии. Файл CSV хранится в том же каталоге, что и сценарии Python. Этот файл можно импортировать с помощью:
import pandas as pd data = pd.read_csv('cities.csv') print(data)
Наша цель – загрузить данные и проанализировать их, чтобы сделать выводы. Итак, мы можем использовать любой удобный способ загрузки данных.
Проверка данных
print(df.head(2))
print(df.tail(1))
Точно так же print (df.dtypes) печатает типы данных.
print (df.index) печатает index.
print (df.columns) печатает столбцы DataFrame.
print (df.values) отображает значения таблицы.
1. Получение статистической сводки записей
print(df['Literacy %'].describe())
Функция df.describe() отображает статистическую сводку вместе с типом данных.
2. Сортировка записей
print(df.sort_values('Literacy %', ascending=False))
3. Нарезка записей
df['Capital']
(df.Capital)
print(df[['State', 'Capital']])
df[0:3]
Интересной особенностью библиотеки Pandas является выбор данных на основе меток строк и столбцов с помощью функции iloc [0].
Часто для анализа может потребоваться всего несколько столбцов. Мы также можем выбрать по индексу, используя loc [‘index_one’]).
Например, чтобы выбрать вторую строку, мы можем использовать df.iloc [1 ,:].
Допустим, нам нужно выбрать второй элемент второго столбца. Это можно сделать с помощью функции df.iloc [1,1]. В этом примере функция df.iloc [1,1] отображает в качестве вывода «Мумбаи».
4. Фильтрация данных
print(df[df['Literacy %']>90])
Для фильтрации по условию можно использовать любой оператор сравнения.
print(df[df['State'].isin(['Karnataka', 'Tamil Nadu'])])
5. Переименование столбца
df.rename(columns = , inplace=True) print(df.head())
Аргумент inplace = True вносит изменения в DataFrame.
6. Сбор данных
Наука о данных включает в себя обработку данных, чтобы данные могли хорошо работать с алгоритмами данных. Data Wrangling – это процесс обработки данных, такой как слияние, группировка и конкатенация.
Библиотека Pandas предоставляет полезные функции, такие как merge(), groupby() и concat() для поддержки задач Data Wrangling.
import pandas as pd d = < 'Employee_id': ['1', '2', '3', '4', '5'], 'Employee_name': ['Akshar', 'Jones', 'Kate', 'Mike', 'Tina'] >df1 = pd.DataFrame(d, columns=['Employee_id', 'Employee_name']) print(df1)
import pandas as pd data = < 'Employee_id': ['4', '5', '6', '7', '8'], 'Employee_name': ['Meera', 'Tia', 'Varsha', 'Williams', 'Ziva'] >df2 = pd.DataFrame(data, columns=['Employee_id', 'Employee_name']) print(df2)
а. merge()
print(pd.merge(df1, df2, on='Employee_id'))
Мы видим, что функция merge() возвращает строки из обоих DataFrames, имеющих то же значение столбца, которое использовалось при слиянии.
b. Группировка
import pandas as pd import numpy as np data = < 'Employee_id': ['4', '5', '6', '7', '8'], 'Employee_name': ['Meera', 'Meera', 'Varsha', 'Williams', 'Ziva'] >df2 = pd.DataFrame(data) group = df2.groupby('Employee_name') print(group.get_group('Meera'))
Поле «Employee_name» со значением «Meera» сгруппировано по столбцу «Employee_name». Пример вывода приведен ниже:
c. Конкатенация
print(pd.concat([df1, df2]))
Создание DataFrame, переход Dict в Series
series_sample = pd.Series([100, 200, 300, 400]) print(series_sample)
Мы создали серию. Вы можете видеть, что отображаются 2 столбца. Первый столбец содержит значения индекса, начиная с 0. Второй столбец содержит элементы, переданные как серии.
Можно создать DataFrame, передав словарь Series. Давайте создадим DataFrame, который формируется путем объединения и передачи индексов ряда.
d = df = pd.DataFrame(d) print(df)
Для первой серии, поскольку мы не указали метку ‘d’, возвращается NaN.
Выбор столбца, добавление и удаление
d = df = pd.DataFrame(d) print(df['Matches played'])
Приведенный выше код печатает только столбец «Matches played» в DataFrame.
d = df = pd.DataFrame(d) df['Runrate']=pd.Series([80, 70, 60, 50], index=['Sachin', 'Kohli', 'Raina', 'Dravid']) print(df)
del df['Matches played']
df.pop('Matches played')
Заключение
В этом руководстве у нас было краткое введение в библиотеку Pandas в Python. Мы также сделали практические примеры, чтобы раскрыть возможности библиотеки, используемой в области науки о данных. Мы также рассмотрели различные структуры данных в библиотеке Python.
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?