Pandas install mac os

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.

В этом материале речь сначала пойдет об основных аспектах библиотеки и о том, как установить ее в систему. Потом вы познакомитесь с двумя структурам данных: series и dataframes . Сможете поработать с базовым набором функций, предоставленных библиотекой pandas, для выполнения основных операций по обработке. Знакомство с ними — ключевой навык для специалиста в этой сфере. Поэтому так важно перечитать материал до тех, пока он не станет понятен на 100%.

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).

Во-первых, нужно убедиться, что установлен модуль nose . Если он имеется, то тестирование проводится с помощью следующей команды:

Оно займет несколько минут и в конце покажет список проблем.

Этот модуль спроектирован для проверки кода Python во время этапов разработки проекта или модуля Python. Он расширяет возможности модуль unittest . Nose используется для проверки кода и упрощает процесс.

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

INSTALLING PANDAS

Having trouble installing Pandas? And don’t know where to start? This tutorial will help you install pandas throughout different platforms like Windows, Linux (Mac OS & Ubuntu).

Installing Pandas on Windows

You can install pandas on windows by simply going to command prompt and type:

You can use pip3 install pandas too, if ‘ pip ’ isn’t recognized by the prompt.

Make sure you have python installed on your system and if that’s not the case click here to install python first. (This goes for both Windows and Linux systems)

Note: If pip isn’t installed on your system, then make sure to install pip first on command prompt. Follow the following steps to install pip on your machine.

1. Download get-pip.py to a folder on your computer. (Make sure, it’s the same folder where you have installed python.
2. Open command prompt and type:
   python get-pip.py

Pip is successfully installed on your windows machine now.

Installing Pandas on Mac OS

You can install pandas on MacOSby simply going to terminal in the applications section:

You can use pip3 install pandas too, if ‘ pip ’ isn’t recognized by the prompt.
Pip is successfully installed on your windows machine now.

Installing Pandas on Ubuntu

In order to install pandas on ubuntu, make sure you have pip installed on your machine. To install pip on ubuntu, please enter the following command on your terminal:

After installing pip on ubuntu, now you can install pandas using pip by entering the following command:

Pip is successfully installed on your ubuntu machine now.

Источник

Install Python Pandas on Windows, Linux & Mac OS

Before you proceed to install pandas package make sure you have Python or Anaconda installed and have set the environment variables to access python/pip/pip3 commands from the command line, shell, or terminal based on OS you are using.

In order to check if pandas is already installed, use pip list command to get the list of the package installed. If you don’t have Pandas installed then this command doesn’t list it. You can also use pip3 list command if you have pip3 installed. if you already have Pandas installed but it is an old version, you can upgrade Pandas to the latest or to a specific version using python -m pip install —upgrade pip .

You can install the python pandas version either using PyPi & Conda.

PyPI is a Python package repository for third-party libraries, you can use the pip (Python package manager) command that comes with python to install third-party packages from PyPI. Using pip you can install/uninstall/upgrade/downgrade any python library that is part of Python Package Index. If your pip is not up to date, then upgrade pip to the latest version.

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 virtual environment combination).

1. Install pandas Using pip On Windows

As I said above you can install pandas to the latest version in different ways depending on how you have installed python, below I have explained using pip and conda commands on windows.

1.1 Installing from PyPi using pip Command

Before you use this, you need to have python installed. If you don’t have python installed then follow Install python pandas on windows

This should give you output as below. In case if you get ‘pip’ is not recognized as an internal or external command error, you need to set the python installed location to PATH.

To check what version of pandas installed use pip list or pip3 list commands.

1.2 Installing pandas using conda (Anaconda)

If you have Anaconda distribution installed to run pandas, then open the Anaconda command prompt and use conda install pandas to install Python pandas latest version. In case if you get ‘conda’ is not recognized as an internal or external command error, you need to set the conda installed location to PATH.

In case if you wanted to install a specific pandas version

If you wanted to install pandas after creating the Conda environment then run the following commands

2. Install pandas on Linux

On Linux, you can either use above mentioned commands pip & conda) or use the Linux distribution package manager to install python pandas, so depending on the flavor of Linux you are using the command would change.

2.2 Use apt-get on Ubuntu or Debian

I have to use sudo to run the above command as root.

2.3 Using yum on Centos/RHEL

On Linux distribution you may not find all pandas versions hence, the recommended approach would be using pip and conda .

Install pandas on Mac OS

On Mac OS, you can use either pip or conda to install pandas.

If you are not the root user then use sudo as by default python packages are installed in the system directory where you may not have permission to write files. If you wanted to install to a specific user then use —user option

Conclusion

In this article, I have covered different ways to install python pandas on Windows, Linux, and Mac OS. It is recommended to use either pip or conda if you are using Anaconda distribution to install pandas.

Источник