精华内容
下载资源
问答
  • 一句解决Linux安装pandas报错问题
    2021-06-16 19:31:23

    Linux安装pandas 报错:

    THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE

    解决方案:
    安装合适版本的pandas

    pip --default-timeout=100000 install --upgrade pandas
    
    更多相关内容
  • linux安装pandas

    千次阅读 2021-05-14 16:58:07
    开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的...

    1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行!

    开箱即用的Numba使用以下方法:

    操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它? Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布:

    $ conda install numba Numba还有pip可供选择:

    $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。

    Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能:

    scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗? 这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。

    Numba在代码看起来像这样:

    from numba import jit import numpy as np

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting

    print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作:

    from numba import jit import pandas as pd

    x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}

    @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this!

    print(use_pandas(x)) 请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本!

    1.1.3。什么是nopython模式? Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式,因为它可以带来最佳性能。

    如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas

    1.1.4。如何衡量Numba的表现? 首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。

    测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。

    例如:

    from numba import jit import numpy as np import time

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace

    DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME!

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))

    NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这,例如打印:

    Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。

    作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。

    1.1.5。它有多快? 假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。

    1.1.6。Numba如何运作? Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。

    1.1.7。其他感兴趣的东西: Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有:

    @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项:

    parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性:

    cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标: Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。

    示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间:

    示例1:不使用numba的:

    import time

    def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间:

    用时:1.4500024318695068秒

    示例2:使用numba @jit

    import time from numba import jit

    @jit def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出:

    用时:0.5530002117156982秒

    结论:

    上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。

    这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

    展开全文
  • linux pandas安装

    2020-12-30 06:53:44
    开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的...

    1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行!

    开箱即用的Numba使用以下方法:

    操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它? Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布:

    $ conda install numba Numba还有pip可供选择:

    $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。

    Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能:

    scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗? 这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。

    Numba在代码看起来像这样:

    from numba import jit import numpy as np

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting

    print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作:

    from numba import jit import pandas as pd

    x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]}

    @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this!

    print(use_pandas(x)) 请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本!

    1.1.3。什么是nopython模式? Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式,因为它可以带来最佳性能。

    如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas

    1.1.4。如何衡量Numba的表现? 首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。

    测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。

    例如:

    from numba import jit import numpy as np import time

    x = np.arange(100).reshape(10, 10)

    @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace

    DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME!

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start))

    NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE

    start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这,例如打印:

    Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。

    作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。

    1.1.5。它有多快? 假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。

    1.1.6。Numba如何运作? Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。

    1.1.7。其他感兴趣的东西: Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有:

    @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项:

    parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性:

    cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标: Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。

    示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间:

    示例1:不使用numba的:

    import time

    def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间:

    用时:1.4500024318695068秒

    示例2:使用numba @jit

    import time from numba import jit

    @jit def num():

    arr = []

    for i in range(10000000):

    arr.append(i)

    stime = time.time() num() etime = time.time() - stime

    print(arr)

    print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出:

    用时:0.5530002117156982秒

    结论:

    上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。

    这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

    展开全文
  • 1.安装python2.7.3 Cent OS 6.5默认装的有python2.6.6,需要重新安装python2.7.3 下载地址:https://www.python.org/downloads/source/ 解压缩到当前目录:tar -zxvf Python-2.7.3.tgz 打开刚解压的文件夹:cd ...

    1.安装python2.7.3

    Cent OS 6.5默认装的有python2.6.6,需要重新安装python2.7.3
    下载地址:https://www.python.org/downloads/source/
    解压缩到当前目录:tar -zxvf Python-2.7.3.tgz
    打开刚解压的文件夹:cd Python-2.7.3
    安装python2.7.11:
    ./configure –prefix=/usr/local/python2.7.3(此处因为是新服务器,没有装gcc,出现报错,安装好gcc后ok)
    make
    make install
    (以上这两步等的时间少长点)
    建立软连接:ln -s /usr/local/python2.7.3/bin/python /bin/python
    运行python:python
    出现python版本等信息,证明安装成功
    2.安装numpy
    numpy是pandas的依赖库,所以先安装numpy
    下载地址:https://pypi.python.org/pypi/numpy/1.9.2 ,下载numpy-1.9.2.tar.gz (md5, pgp)这个文件
    解压缩:tar -zxvf numpy-1.9.2.tar.gz
    进入解压后的文件夹:cd numpy-1.9.2
    安装numpy:python setup.py install
    验证安装成功:
    先离开numpy的源文件夹(否则import时会报错):cd …
    启动python:python
    import numpy as np
    没提示出错,安装成功
    3.安装pandas
    3.1安装zlib,zlib-devel两个RPM包
    rpm -ivh zlib*.rpm
    3.2安装pandas依赖module。包括:
    Bottleneck: 解压tar包或zip包,进入解压目录,执行python setup.py install
    ez_setup: 解压tar包或zip包,进入解压目录,执行python setup.py install
    numexpr: 解压tar包或zip包,进入解压目录,执行python setup.py install
    python-dateutil: 解压tar包或zip包,进入解压目录,执行python setup.py install
    pytz: 解压tar包或zip包,进入解压目录,执行python setup.py install
    setuptools: 解压tar包或zip包,进入解压目录,执行python setup.py install
    six: 解压tar包或zip包,进入解压目录,执行python setup.py install
    3.3安装pandas
    下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2 ,下载pandas-0.16.2.tar.gz (md5)这个文件
    解压缩:tar -zxvf pandas-0.16.2.tar.gz
    进入解压后的文件夹:cd pandas-0.16.2
    安装pandas:python setup.py install
    验证安装成功:
    先离开pandas的源文件夹(否则import时会报错):cd …
    启动python:python
    import pandas as pds
    没提示出错,安装成功

    展开全文
  • Overview工欲善其事,必先利其器。写程序的时候没有官方的API文档是肯定不行的。在网上搜索有可能出于网速...安装Zeal打开终端,下面三条命令就OK了:$ sudo add-apt-repository ppa:zeal-developers/ppa$ sudo apt...
  • Linux如何安装python pandas科学库

    万次阅读 2019-07-03 11:46:39
    文章目录1 用python-pip安装pandas2 用pycharm安装pandas3 使用anaconda自带的pandas 1 用python-pip安装pandas 首先确认自己的Python版本和pip版本,在终端执行: python --version python3 --version pip --...
  • python在数据科学方面需要用到的库:a。Numpy:科学计算库。提供矩阵运算的库。b。Pandas:数据分析处理库c。...Scikit-learn:机器学习库安装顺序如下:1.pip install numpy2.pip install pandas3.pip i...
  • Linux安装pip和pandas

    千次阅读 2019-03-29 22:26:57
    Linux安装pip和pandas,并记录两个关于Python编码问题。 安装pip wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py python get-pip.py pip -V 注意这个V是大写的。 安装pandas pip install pandas 意思是从远程下载...
  • Linux虚拟环境离线安装python包pandas

    千次阅读 2020-12-03 09:40:01
    在conda的python27虚拟环境里缺少包pandas,pip安装失败,换源之后还是失败。决定离线安装。 参考https://blog.csdn.net/michael2008bj/article/details/50899676 大致步骤如下: 指令进入conda创建的虚拟环境py...
  • Pandas库的基本使用 pip安装 Series DataFrame安装pippip是Python的包管理工具,熟悉Linux的朋友应该对包管理工具很熟悉(yum),一些库被集成在了pip中,因此我们需要安装pip(win10)在自定义位置解压pip包使用cmd进入...
  • 我注意到使用基本操作系统Alpine与CentOS或Debian在Docker容器中安装Pandas和Numpy(它的依赖关系)需要更长的时间.我在下面创建了一个小测试来演示时差.除了Alpine更新和下载构建依赖项以安装Pandas和Numpy的几秒钟...
  • Python安装numpy和pandas

    千次阅读 2020-12-19 22:01:29
    最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用Python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件,python版本必须是2.7以上。Linux首先安装依赖包yum -y ...
  • Linux 查看 pandas

    2021-05-14 22:10:42
    >>> import pandas as pd >>> names = ['A','x','C','D','code','xxx','yyy'] >>> opcsv=pd.read_csv('test.csv', header=0, dtype={'code':str}) >>> opcsv A B C D code 0 1 2 3 4 23 1 5 6 7 7 234 2 23 423 4 ...
  • 安装pandas_profiling

    千次阅读 2020-12-29 21:22:44
    在 anaconda prompt 中输入 pip install --user pandas_profiling -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • linux安装numpy,pandas

    2020-12-30 06:53:44
    linux安装pandas,各种坑直接搞到怀疑人生。。晚上查了卸载python的办法,准备第二天去卸载重头开始,还好没搞自己的win10安装的unbutu卸载了自带的python,结果坑更深。各种百度,各种尝试,焦头烂额,茫然四顾。...
  • 前提:假设你已经了解了Python的基础知识,并且已经安装了python3文章涉及的程序运行在MAC系统下,但代码本身不受限于任何操作系统;大部分代码运行在 IPython Notebook 上。如果你需要一种工具来解决数据科学问题的...
  • 我有两个python发行版(python2.7,python3.6),并且我已经安装pandas和numpy但是无法使用这些是我尝试导入pandas时导致的错误在python 2.7中File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/init.py", line ...
  • 最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件,python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y...
  • 一、Pandas安装 Windows: pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas Linux: sudo pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas 二、SciPy、sklearn安装 由于包之间的...
  • 离线安装,具体参考https://blog.csdn.net/weixin_40522580/article/details/115528685
  • 有时候我们需要到linux服务器安装python库,但是直接pip install numpy有时候不行,因为有些服务器是不联网的,所以没办法直接通过...从上面看我们已经装好了numpy,pandas等,但是如果没有安装的话,是不会显示的 ...
  • 首先,编写Pandas代码并执行各种有趣和有用的操作,必须在其系统上安装Python。这可以按照下面提供的一步一步的指示来完成: 如果Python已经存在呢?让我们查查 若要检查您的设备是否使用Python预装,只需转到...
  • 1.安装python2.7.3Cent OS 6.5默认装的有python2.6.6,需要重新安装python2.7.3下载地址:https://www.python.org/downloads/source/解压缩到当前目录:tar -zxvf Python-2.7.3.tgz打开刚解压的文件夹:cd Python-...
  • Linux系统中,使用conda安装包的时候出现问题,一直报Solving environment:failed,既环境失败的错误! 已有方法试验: 搜索一圈之后出现最多的答案是如图,结果conda update也报错,解决不了 参考:...
  • 遇到报错:File "C:\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\window\ewm.py", line 5,in import pandas._libs.window.aggregations as window_aggregationsImportError: DLL load failed while importing ...
  • pandas相关网站,linux下anaconda下载安装
  • alpine 安装 pandas numpy

    2021-08-29 11:46:54
    alpine 安装 numpy pandas 家里的树莓派安装了alpine 版本是 3.14.0 首先保证有安装python apk add python3 python3-dev 安装完后,python版本3.9.6 用pip3安装pandas会失败 安装numpy,pandas apk add py3-numpy ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 19,387
精华内容 7,754
关键字:

linux安装pandas