1.1 安装与版本
本节大纲
- pip install pandas==2.3.3
- conda install pandas=2.3.3
- import pandas as pd
- pd.version
- pd.show_versions()
1. pip install pandas==2.3.3
使用 Python 包管理器 pip 安装指定版本 2.3.3。
详细说明
- 命令：
pip install pandas==2.3.3 - 适用场景：任何 Python 环境（虚拟环境、系统环境、容器等）。
- 版本固定：
==表示精确匹配，确保安装的是2.3.3而非其他版本。 - 依赖处理：pip 会自动安装 pandas 的必需依赖（如 NumPy、python-dateutil、pytz、tzdata）。可选依赖需手动添加，例如：
pip install pandas==2.3.3[excel] # 安装 Excel 相关依赖 pip install pandas==2.3.3[sql] # 安装 SQL 相关依赖 - 升级：如果已安装旧版本，可用
--upgrade强制升级。 - 国内镜像：可使用
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple加速。
验证安装
import pandas as pd
print(pd.__version__) # 应输出 2.3.32. conda install pandas=2.3.3
使用 Conda 包管理器安装 pandas 2.3.3。
详细说明
- 命令：
conda install pandas=2.3.3 - 适用场景：使用 Anaconda 或 Miniconda 的用户，尤其是科学计算环境。
- 与 pip 的区别：
- Conda 会管理所有依赖（包括非 Python 库），环境隔离更彻底。
- Conda 安装的包来自 conda-forge 或默认源，可能与 PyPI 版本编译选项不同。
- 版本写法：
pandas=2.3.3表示指定版本，也可用>=2.3,<2.4等范围。 - 指定通道：
conda install -c conda-forge pandas=2.3.3推荐使用 conda-forge 获取最新版本。 - 环境管理：建议在独立环境中安装：
conda create -n myenv python=3.11 pandas=2.3.3 conda activate myenv
3. import pandas as pd
导入 pandas 库并设置常用别名 pd。
详细说明
- 标准约定：
import pandas as pd是全世界通用的别名，几乎所有文档和代码都使用pd。 - 用途：简化代码，例如
pd.DataFrame()而不是pandas.DataFrame()。 - 可选导入方式：
import pandas—— 不推荐，因为后续调用太长。from pandas import *—— 极其不推荐，会污染命名空间。
- 同时导入其他常用库：
import numpy as np import pandas as pd
4. pd.__version__
查看当前 pandas 版本号。
详细说明
- 属性：
pd.__version__返回一个字符串，如'2.3.3'。 - 用途：
- 检查版本是否符合要求。
- 在代码中做版本兼容判断：
if pd.__version__ >= '2.0': # 使用新特性
- 注意：这是一个属性，不是方法，不需要括号。
5. pd.show_versions()
显示 pandas 及其依赖库的版本详细信息。
详细说明
- 函数：
pd.show_versions()无参数，打印环境信息。 - 输出内容：
- pandas 版本
- Python 版本
- 操作系统
- 关键依赖版本：NumPy、python-dateutil、pytz、tzdata、pyarrow 等
- 可选依赖版本（如果安装）
- 用途：报告 Bug 或寻求帮助时提供完整环境信息。
- 示例输出（节选）：
INSTALLED VERSIONS ------------------ commit : ... python : 3.11.5 python-bits : 64 OS : Linux pandas : 2.3.3 numpy : 1.26.4 pytz : 2024.1 dateutil : 2.9.0