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  • 下载pandas

    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。
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  • 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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  • 1、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...

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    1、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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  • 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

    38de9e013752c25e4d6d0d17de717fc3.png

    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()

    4a7520bc1b0c8424c8bcb5b5d8b95d39.png

    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)]

    eae2627f4b369a92c7be69b05cb46f4f.png

    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

    5569e910905c4fa0808e8f8d32a6abbe.png

    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

    04e5b82e4e216f0c436b91466cc21ceb.png

    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

    afd8de9bbdff984a5593c96f6eb86a48.png

    判断是否为最后一天,把start改成end即可

    5e75b6a6012014957a3d5c147b615409.png

    4.判断是否为闰年

    pd.to_datetime(pd.datetime(2016,1,1).is_leap_year

    c7de709ae37d4d3c8dcb6ea214e4a6fe.png

    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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