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下载pandas库
2020-11-16 19:42:04我在cmd里面install jupyter ,就可以用这个页面编辑器了,但在这里面下载第三方库不及pycharm那么简单快速...今日得一好法下载pandas库 在cmd 中输入 pip3 install pandas 是要等大概5分钟的,莫慌,能下好的。 ...- 我在cmd里面install jupyter ,就可以用这个页面编辑器了,但在这里面下载第三方库不及pycharm那么简单快速。今日得一好法下载pandas库
在cmd 中输入 pip3 install pandas
是要等大概5分钟的,莫慌,能下好的。
- 我在cmd里面install jupyter ,就可以用这个页面编辑器了,但在这里面下载第三方库不及pycharm那么简单快速。今日得一好法下载pandas库
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python下载pandas库镜像_下载pandas库
2020-12-10 14:28:45背景交代:在下载matplotlib库时,我已经将pip的下载源手动更改为清华的镜像,所以,如果有小伙伴在下载库遇到问题,如timeout,请先将下载源改为国内镜像,具体操作见我的另一篇文章:今天的主题是安装pandas库~...背景交代:在下载matplotlib库时,我已经将pip的下载源手动更改为清华的镜像,所以,如果有小伙伴在下载库遇到问题,如timeout,请先将下载源改为国内镜像,具体操作见我的另一篇文章:
今天的主题是安装pandas库~
首先,按田字格+R,打开cmd,输入:pip install pandas
嗯,不出所料地报错了……
主要原因:
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.
自从安装matplotlib库之后,自我感觉已经是一只装库老鸟了,遇到time out(超时)问题,首先想到是墙的问题。但是我之前已经把下载源改到国内的清华镜像了,因该不是墙,而是网速问题。
pip默认15秒就会超时,那就延长timeout时间为100秒
命令:pip install pandas --timeout 100
额,打脸了……
主要原因,还是超时问题:
有网友说,100不够用,那就赌把大的,嗯,我准备把timeout设为5000,过一晚上再来验收~哈哈哈
还没上床,就报错了,捂脸……
ERROR: THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE. If you have updated the package versions, please update the hashes. Otherwise, examine the package contents carefully; someone may have tampered with them.
有大佬说了,HASHES不MATCH可能是因为运行时间太长,所有需要缩短一点timeout时间,再试一次。并且增加--upgrade命令。
命令:pip install --upgrade --default-timeout=1000 pandas
运行过于缓慢,我真的要睡了……
一大早起来,又报错了……哭……
核心问题还是timeout:
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.
继续修改timeout参数为2000:
命令:pip install --upgrade --default-timeout=2000 pandas
虽然还是报错了,但是它有明显进步!第一个下载是完成了的~之前一直没有走完第一步……第二个下载也是完成了的,而且这次用时缩短为半个小时。
ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'c:\\program files\\python38\\Lib\\site-packages\\pytz'
Consider using the `--user` option or check the permissions.
可见,问题出在环境上,说是没有权限,并建议在命令中添加--user选项。
尝试命令:pip install --upgrade --user --default-timeout=2000 pandas
成功了!!!
失败是成功他娘,真的不假。之前虽然一直没有成功,但是为最后这次尝试打下了较好的基础,命令一执行,几秒钟内就成功了!这速度,让人不敢相信~哈哈哈
运行过程常常出现Using cached https:.……这几个字,表示之前那些失败的尝试缓存了不少东西,所以这次执行才这么快~
检验是否真的安装成功:
没有报错,则说明真的安好了~~~~开心
关于timeout问题一点经验总结:
如果第一次报错,说timeout,那我们可以延长timeout的时间,如100秒。
如果第二次报错,还是timeout,说明第timeout延长为100可能不够用,需要继续延长,如设置为5000。
如果第三次报错,说HASH值不匹配,那有可能是我们timeout整太大,需要缩小一点,如设置为2000。
大致规律就是,如果timeout了,那就增大timeout的值,如果HASH不匹配了,那就减小timeout的值。
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Python开发工具之PyCharm下载pandas—03
2019-08-14 16:14:421、PyCharm运行报错信息:(检查有没有下载pandas,没有下载请转2) 2、下载pandas(第一步) 1、PyCharm运行报错信息:(检查有没有下载pandas,没有下载请转2) ModuleNotFoundError: No module named 'xxxx'的...目录
1、PyCharm运行报错信息:(检查有没有下载pandas,没有下载请转2)
1、PyCharm运行报错信息:(检查有没有下载pandas,没有下载请转2)
ModuleNotFoundError: No module named 'xxxx'的解决办法
如图所示:是我的报错信息~意思是没有pandas
我按照网上找的步骤已经下载了pandas,可是还是报错,PyCharm的settings( File->settings->project:当前项目名->Project Interpreter)里面还是没有pandas,只有两个默认的文件“pip”和“setuptools”,如图,索引自己的python.exe路径即可
这里不只有两个文件了,一下子多了很多
2、下载pandas(第一步)
小伙伴们是不是还不知道怎么下载pandas,cmd命令一直下载不成功,没关系我教你
如果你可以使用外网,公司对网络没有限制,那么很轻松,你可以直接点+号,搜索pandas即可,如果只能用内部网络乖乖使用下面方法下载,参考网址
1)打开cmd
输入命令 pip install pandas
不行的话就
换个镜像源pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
有的推荐豆瓣网,但是我司就是打不开,你最好先看看后缀网址是否能打开,如图:
哈哈哈哈,一切都那么完美,我初学python,感觉一步一个坑,谢谢大家,希望你们能在python的路上越走越高,耶!!!
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python如何下载pandas、时间延长_python pandas 时间日期的处理实现
2021-01-15 03:08:44摘要在上一篇文章,时间日期处理的入门里面,我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。时间日期的比较假设我们有数据集df如下在对时间日期进行比较之前,要先转一下格式。转格式...摘要在上一篇文章,时间日期处理的入门里面,我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。
时间日期的比较
假设我们有数据集df如下
在对时间日期进行比较之前,要先转一下格式。
转格式的时候用
import pandas as pd
pd.to_datetime()
我们需要先对df中的date这一列转为时间格式。
df['date']=pd.to_datetime(df['date'])
转完后,我们可以输出数据集的数据类型来看看。
print df.info()
红框中的date这一列数据类型是datetime64[ns],下面我们就可以对日期做大小的判断。
1.过滤某个时间片的数据&取某个时间片的数据
假设,我们需要去掉数据集df中6月10号后的样本
df[df['date']<=pd.datetime(2016,6,10)]
当然,我们如果需要取某个时间片的数据,只需要取等号就可以了。
2.判断某个日期是周几
假如,在数据集df中,我们需要对日期添加今天是周几的信息。我们可以这样做:
pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday_name
有时候,我只需要一个数字来量化周几,只需要把改动一下
pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday
3.对日期做加减法。
有时候,我们需要对日期进行年、月、日上时间的增减。这个时候,我们可以这样操作:
首先,我们要导入一个新的库
import dateutil
1.对日期进行增减
假如我们需要对2016年3月1号增加一天。
pd.datetime(2016,3,1)+dateutil.relativedelta.relativedelta(days=1)
如果需要日期进行减一天,把+号改成-号就可以了。
如果需要对年或者月,甚至时分秒增减也可以。变量名分别如下:
years
months
days
hours
minutes
seconds
2.判断增减后的日期是否为当月最后一天&开始的一天
pd.to_datetime(pd.datetime(2016,3,1)+dateutil.relativedelta.relativedelta(day=1)).is_month_start
判断是否为最后一天,把start改成end即可
4.判断是否为闰年
pd.to_datetime(pd.datetime(2016,1,1).is_leap_year
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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