как узнать версию pandas
Python 3: Как узнать версию библиотеки Pandas, Numpy
Вариант 1. Узнаем версию библиотеки в скрипте Python
Для того, чтобы узнать версию библиотеки, необходимо вбить следующую команду (например для Pandas):
Пример для Numpy:
Вариант 2. Проверить с помощью pip менеджера пакетов
С помощью менеджера пакетов pip можно проверить версию установленных библиотек, для этого используются команды:
pip list
Выведет список установленных пакетов, включая редактируемые.
Пишем в консоли команду:
Результат:
pip freeze
Выводит установленные пакеты, которые ВЫ установили с помощью команды pip (или pipenv при ее использовании) в формате требований.
Таким образом вы получите идентичную среду с точно такими же установленными зависимостями, как и в исходной среде, в которой вы сгенерировал файл requirements.txt.
Результат:
pip show
Выводит информацию об одном или нескольких установленных пакетах.
Пример:
Результат:
Anaconda — conda list
How to find the installed pandas version
I am having trouble with some of pandas functionalities. How do I check what is my installation version?
6 Answers 6
You should get a list of packages (including panda) and their versions, e.g.:
Simplest Solution
Code:
**Its double underscore before and after the word «version».
Output:
It works the same as above.
Displays information about a specific package. For more information, check out pip help
Windows
Linux
In a jupyter notebook cell: pip freeze | grep pandas 
Not the answer you’re looking for? Browse other questions tagged python pandas or ask your own question.
Linked
Related
Hot Network Questions
Subscribe to RSS
To subscribe to this RSS feed, copy and paste this URL into your RSS reader.
site design / logo © 2021 Stack Exchange Inc; user contributions licensed under cc by-sa. rev 2021.9.14.40215
By clicking “Accept all cookies”, you agree Stack Exchange can store cookies on your device and disclose information in accordance with our Cookie Policy.
Как проверить версию Python
How to Check Python Version
В этом руководстве объясняется, как проверить, какая версия Python установлена в вашей операционной системе с помощью командной строки. Это может быть полезно при установке приложений, которым требуется определенная версия Python.
Мы также покажем вам, как программно определить, какая версия Python установлена в системе, где выполняется скрипт Python. Например, при написании сценариев Python вам необходимо определить, поддерживает ли сценарий версию Python, установленную на компьютере пользователя.
Версии Python
Готовые к выпуску версии Python имеют следующую версию:
Например, в Python 3.6.8 3 это основная версия, 1 дополнительная версия и 2 микро версия.
Проверка версии Python
Python предустановлен в большинстве дистрибутивов Linux и macOS.
Вы можете проверить, установлен ли Python 3, набрав:
Если вы хотите установить последнюю версию Python, процедура зависит от операционной системы, которую вы используете.
Программная проверка версии Python
Python 2 и Python 3 принципиально разные. Код, написанный на Python 2.x, может не работать в Python 3.x.
Допустим, у вас есть скрипт, который требует как минимум Python версии 3.5, и вы хотите проверить, соответствует ли система требованиям. Вы можете сделать это, просто проверив major и minor версии:
Если вы запустите скрипт, используя версию Python менее 3.5, он выдаст следующий вывод:
Чтобы написать код Python, который работает под Python 3 и 2, используйте future модуль. Это позволяет запускать Python 3.x-совместимый код под Python 2.
Вывод
Что принёс нам Pandas 1.0
9 января состоялся релиз Pandas 1.0.0rc. Предыдущая версия библиотеки — 0.25.
Первый мажорный релиз содержит множество замечательных нововведений, в том числе улучшенное автоматическое суммирование датафреймов, больше форматов вывода, новые типы данных и даже новый сайт документации.
Все изменения можно посмотреть здесь, в статье же мы ограничимся небольшим, менее техническим обзором самого главного.
Установить библиотеку можно как обычно с помощью pip, но так как на момент написания статьи Pandas 1.0 всё ещё release candidate, потребуется явно указать версию:
Будьте осторожны: так как релиз мажорный, обновление может сломать старый код!
Кстати, с этой версии полностью прекращена поддержка Python 2 (что может стать хорошим поводом обновиться — прим. перев.). Pandas 1.0 требует как минимум Python 3.6+, так что если не уверены, уточните какой именно установлен у вас:
Проверить версию Pandas проще всего так:
Улучшенное автосуммирование с DataFrame.info
Моим любимым нововведением стало обновление метода DataFrame.info. Функция стала гораздо более читаемой, что делает процесс исследования данных ещё проще:
Вывод таблиц в формате Markdown
Не менее приятным нововведением стала возможность экспортировать датафреймы в таблицы Markdown с помощью DataFrame.to_markdown.
Это сильно упрощает публикацию таблиц на сайтах типа Medium с использованием github gists.
Новые типы для строк и логических значений
В релиз Pandas 1.0 так же добавили новые экспериментальные типы. Их API ещё может измениться, так что используйте его с осторожностью. Но вообще Pandas рекомендует использовать новые типы везде, где это имеет смысл.
Пока что приведение нужно выполнять явно:
Обратите внимание, как колонка Dtype отображает новые типы — string и bool.
Наиболее полезной особенностью нового строкового типа является возможно выбора только колонок строк из датафреймов. Это может значительно упростить анализ текстовых данных:
Ранее колонки строк нельзя было выбирать без явного указания имён.
Больше о новых типах можно почитать здесь.
Спасибо, что дочитали! Полный список изменений, как уже упоминалось, можно посмотреть здесь.
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.