Pandas 的安裝

1. 前言

在正式進(jìn)入 Pandas 知識的學(xué)習(xí)之前，搭建一個(gè)良好的開發(fā)環(huán)境和安裝 Pandas 是必不可少的環(huán)節(jié)。本節(jié)將介紹 Anaconda 是什么，Anaconda 的下載、安裝。以及通過 Python 包安裝程序pip安裝 Pandas模塊。

2. Anaconda 的介紹和安裝

2.1 Anaconda 是什么？

Anaconda 指的是一個(gè)開源的 Python 發(fā)行版本，它包含了 conda、Python 在內(nèi)的超過 180 個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)，它開源、安裝簡單、高性能和免費(fèi)等特點(diǎn)，是我們選則該工具的原因之一。

另外就是它里面集成了 Python 語言和 Jupyter notebook 開發(fā)工具，以及用于安裝和管理軟件包的包管理器 pip，這些強(qiáng)大的工具集成，讓我們新手不必過多的花費(fèi)時(shí)間在配置環(huán)境和工具安裝上可以把更多的時(shí)間和精力去感受 Pandas 庫自身的強(qiáng)大功能。

下面我們將以 Windows10 64 位系統(tǒng)為例，進(jìn)行 Anaconda 的下載并安裝的示例。

2.2 Anaconda 的下載

1. 進(jìn)入到Anaconda官網(wǎng)，找到 Download 進(jìn)入到下載頁面：

2. 進(jìn)入到下載頁面后，點(diǎn)擊下載自己電腦對應(yīng)版本的 Anaconda 進(jìn)行下載：

2.3 Anaconda 的安裝

1. 等待下載完成后，雙擊下載好的 .exe 文件，進(jìn)入到軟件的安裝界面：

2. “下一步”之后彈出界面，選擇“I Agree”，同意用戶協(xié)議：

3. 彈出用戶類型選擇窗口，選擇默認(rèn)的“Just Me(recommended)”就可以，選擇好之后點(diǎn)擊下一步：

4. 選擇自己電腦上的安裝目錄，因?yàn)槲募容^大，建議不要選擇安裝在C盤，選擇的目錄至少要有3G的存儲(chǔ)空間共使用，選擇好目錄后，點(diǎn)擊下一步：

5. 此處兩處都要勾選，雖然第一個(gè)不是必須的，但是對于我們新手可以很好的節(jié)省配置環(huán)境變量的時(shí)間，第二個(gè)是勾選將anaconda作為默認(rèn)的python開發(fā)環(huán)境，勾選之后點(diǎn)擊“Install”進(jìn)行安裝：

等待安裝的過程，這個(gè)根據(jù)電腦配置的不同，等待的時(shí)長有快有慢，耐心等待即可：

6. 等待安裝進(jìn)度條結(jié)束之后，會(huì)出現(xiàn)“Completed”提示詞，然后點(diǎn)擊"Next"下一步：

7. 然后點(diǎn)擊"Next"下一步：

8. 最后把默認(rèn)勾選的兩項(xiàng)取消勾選，再點(diǎn)擊"Finish"，安裝就結(jié)束了：

Anaconda 的安裝過程很簡單，按照上面的步驟操作就可以了，因?yàn)?Anaconda 自身集成了很多的工具，以及 Python 開發(fā)語言，所以這里我們就不需要再單獨(dú)安裝 Python 了，可以看一下 Anaconda 目錄下集成的工具：

3. Pandas 的安裝

上面我們安裝的 Anaconda 工具中，里面集成了 pip 工具，它是一個(gè)軟件包管理器，可簡化 Python 軟件包的安裝，升級和卸載。

1. 我們打開python模塊包網(wǎng)站，找到 Pandas 模塊版本列表，上面我們 Anaconda 中帶的 Python 是 3.8 版本，我們下載 Pandas?1.1.3?cp38?cp38?win_amd64.whl，這里的 1.1.3 是 Pandas的版本號，cp 后面的 38 是 Python 的版本號，win_amd64 表示 Windows 64 位操作系統(tǒng)：

2. 下載完成后，打開 Anaconda 中的 Anaconda Powershell Prompt 工具（類似于 Windows中命令操作窗口）：

3. 看到當(dāng)前的操作路徑為：C:\Users\13965，把剛才下載的 pandas 的 pandas-1.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl 文件移動(dòng)到該文件夾下：

4. 復(fù)制命令：pip install pandas-1.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl 到命令行中，按回車鍵運(yùn)行，就會(huì)開始安裝 pandas1.1.3 ：

輸出 Successfully installed pandas-1.1.3 說明已經(jīng)成功安裝了 Pandas 1.1.3 版本。

5. 接下來我們打開 Anaconda 中的 Jupyter notebook 開發(fā)工具：

6. 在該開發(fā)工具中，通過輸入下面代碼：

import pandas as pd 
pd.__version__

然后，點(diǎn)擊運(yùn)行，看到輸出結(jié)果，里面包含了 Pandas 的版本信息，到此證明我們的 Pandas 開發(fā)環(huán)境已經(jīng)配置好，Pandas 庫也已經(jīng)安裝成功了。

4. Jupyter Notebook 的基本使用

Jupyter Notebook 是一款 Web 應(yīng)用，特別適合做數(shù)據(jù)處理，包括數(shù)據(jù)清理、統(tǒng)計(jì)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化數(shù)據(jù)等等，在該工具中我們的代碼可以按獨(dú)立單元形式進(jìn)行編寫，還能方便的進(jìn)行文檔、公式、圖形圖像的輸入輸出，是我們學(xué)習(xí) Pandas 良好的開發(fā)工具。下面以編寫 Pandas 程序的開發(fā)過程，簡單介紹一下 Jupyter Notebook 的功能使用：

1. 在我們安裝的 Anaconda 文件中，找到 Jupyter Notebook 工具，并打開：

2. 首先會(huì)彈出運(yùn)行窗口，里面會(huì)顯示一些 Jupyter Notebook 工具的配置信息：

在程序啟動(dòng)之后，會(huì)打開 Notebook 服務(wù)器的運(yùn)行地址：http://localhost:8888 ，只要我們上面的后臺(tái)程序是跑起的，在游覽器中訪問該地址，都會(huì)打開 Notebook 的 Web 工作頁面：

3. 通過 New 新建文件，這里我們要新建一個(gè) Python 文件，進(jìn)行 Python 程序的編寫：

新建 Python 工作文件之后，會(huì)打開到該文件的工作窗口，進(jìn)行程序的編寫：

4. 我們可以通過雙擊文件名稱，打開重命名窗口，進(jìn)行文件的重命名：

5. 編輯和運(yùn)行代碼，我們在代碼塊單元格中進(jìn)行程序的編寫，這里我們寫了兩個(gè)代碼塊，當(dāng)鼠標(biāo)光標(biāo)選中哪個(gè)單元格時(shí)，該單元格處于選中狀態(tài)（單元格左側(cè)有比較突出的藍(lán)色豎條），通過點(diǎn)擊運(yùn)行按鈕，或者快捷鍵運(yùn)行代碼塊（快捷鍵 Ctrl + Enter 運(yùn)行選中代碼塊，快捷鍵 shift + Enter 運(yùn)行選中代碼塊并跳到下一行）:

上面我們講述了如何運(yùn)行獨(dú)立的代碼塊，那如果我們想要運(yùn)行所有的代碼塊呢？我們可以通過導(dǎo)航欄中的 Cell 打開進(jìn)入，可以看到更多的代碼塊操作工具，通過點(diǎn)擊 “Run All” 即可運(yùn)行所有的代碼塊：

如果說，工作頁面有很多多余的代碼塊，我們選擇某個(gè)代碼塊，過打開 File ，選中的 “Delete Cells” 既可。

6. 關(guān)閉工作文件，如果說我們打開了很多的文件進(jìn)行編寫，當(dāng)我們把該頁面關(guān)閉時(shí)，并不意味這我們該文件的工作程序就關(guān)閉了，我們可通過主頁面中的文件列表，來關(guān)閉文件程序節(jié)省資源：

在結(jié)束之后，可以看到文件列表中的文件狀態(tài)“運(yùn)行”消失：

6. 退出 Jupyter Notebook ，只要關(guān)閉游覽器，然后把我們的后臺(tái)程序運(yùn)行窗口關(guān)閉即可。

5. 本節(jié)操作視頻演示

6. 小結(jié)

本節(jié)課程我們主要學(xué)習(xí)了 Anaconda3 的安裝和 Pandas1.1.3 版本的安裝，以及初識了編程工具 Jupyter notebook，Jupyter notebook 也是我們接下來學(xué)習(xí) Pandas 庫所采用的編程工具，大家課下也可以深入了解下這個(gè)工具。本節(jié)課程的重點(diǎn)如下：

• Anaconda的下載安裝；
• Pandas庫版本的選擇、安裝和驗(yàn)證方式；
• Jupyter notebook 的基本使用。

Tips：想要學(xué)習(xí)Pandas的同學(xué)可以閱讀這一門Pandas 入門教程。