Как установить pandas в jupiter notebook

Как исправить: нет модуля с именем pandas

Одна распространенная ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании Python:

no module named ' pandas '

Эта ошибка возникает, когда Python не обнаруживает библиотеку pandas в вашей текущей среде.

В этом руководстве представлены точные шаги, которые вы можете использовать для устранения этой ошибки.

Шаг 1: pip установить Pandas

Поскольку pandas не устанавливается автоматически вместе с Python, вам нужно будет установить его самостоятельно. Самый простой способ сделать это — использовать pip , менеджер пакетов для Python.

Вы можете запустить следующую команду pip для установки панд:

pip install pandas

В большинстве случаев это исправит ошибку.

Шаг 2: Установите пип

Если вы все еще получаете сообщение об ошибке, вам может потребоваться установить pip. Используйте эти шаги , чтобы сделать это.

Вы также можете использовать эти шаги для обновления pip до последней версии, чтобы убедиться, что он работает.

Затем вы можете запустить ту же команду pip, что и раньше, для установки pandas:

pip install pandas

На этом этапе ошибка должна быть устранена.

Шаг 3: Проверьте версии pandas и pip

Если вы все еще сталкиваетесь с ошибками, возможно, вы используете другую версию pandas и pip.

Вы можете использовать следующие команды, чтобы проверить, совпадают ли ваши версии pandas и pip:

which python python --version which pip

Если две версии не совпадают, вам нужно либо установить более старую версию pandas, либо обновить версию Python.

Шаг 4: Проверьте версию панд

После того, как вы успешно установили pandas, вы можете использовать следующую команду, чтобы отобразить версию pandas в вашей среде:

pip show pandas Name: pandas Version: 1.1.5 Summary: Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics Home-page: https://pandas.pydata.org Author: None Author-email: None License: BSD Location: /srv/conda/envs/notebook/lib/python3.6/site-packages Requires: python-dateutil, pytz, numpy Required-by: Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

Примечание. Самый простой способ избежать ошибок с версиями pandas и Python — просто установить Anaconda , набор инструментов, предустановленный вместе с Python и pandas и бесплатный для использования.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как исправить другие распространенные проблемы в Python:

Введение в библиотеку pandas: установка и первые шаги / pd 1

Библиотека pandas в Python — это идеальный инструмент для тех, кто занимается анализом данных, используя для этого язык программирования Python.

В этом материале речь сначала пойдет об основных аспектах библиотеки и о том, как установить ее в систему. Потом вы познакомитесь с двумя структурам данных: series и dataframes . Сможете поработать с базовым набором функций, предоставленных библиотекой pandas, для выполнения основных операций по обработке. Знакомство с ними — ключевой навык для специалиста в этой сфере. Поэтому так важно перечитать материал до тех, пока он не станет понятен на 100%.

А на примерах сможете разобраться с новыми концепциями, появившимися в библиотеке — индексацией структур данных. Научитесь правильно ее использовать для управления данными. В конце концов, разберетесь с тем, как расширить возможности индексации для работы с несколькими уровнями одновременно, используя для этого иерархическую индексацию.

Библиотека Python для анализа данных

Pandas — это библиотека Python с открытым исходным кодом для специализированного анализа данных. Сегодня все, кто использует Python для изучения статистических целей анализа и принятия решений, должны быть с ней знакомы.

Библиотека была спроектирована и разработана преимущественно Уэсом Маккини в 2008 году. В 2012 к нему присоединился коллега Чан Шэ. Вместе они создали одну из самых используемых библиотек в сообществе Python.

Pandas появилась из необходимости в простом инструменте для обработки, извлечения и управления данными.

Этот пакет Python спроектирован на основе библиотеки NumPy. Такой выбор обуславливает успех и быстрое распространение pandas. Он также пользуется всеми преимуществами NumPy и делает pandas совместимой с большинством другим модулей.

Еще одно важное решение — разработка специальных структур для анализа данных. Вместо того, чтобы использовать встроенные в Python или предоставляемые другими библиотеками структуры, были разработаны две новых.

Они спроектированы для работы с реляционными и классифицированными данными, что позволяет управлять данными способом, похожим на тот, что используется в реляционных базах SQL и таблицах Excel.

Дальше вы встретите примеры базовых операций для анализа данных, которые обычно используются на реляционных или таблицах Excel. Pandas предоставляет даже более расширенный набор функций и методов, позволяющих выполнять эти операции эффективнее.

Основная задача pandas — предоставить все строительные блоки для всех, кто погружается в мир анализа данных.

Установка pandas

Простейший способ установки библиотеки pandas — использование собранного решения, то есть установка через Anaconda или Enthought.

Установка в Anaconda

В Anaconda установка занимает пару минут. В первую очередь нужно проверить, не установлен ли уже pandas, и если да, то какая это версия. Для этого введите следующую команду в терминале:

conda list pandas

Если модуль уже установлен (например в Windows), вы получите приблизительно следующий результат:

# packages in environment at C:\Users\Fabio\Anaconda: # pandas 0.20.3 py36hce827b7_2

Если pandas не установлена, ее необходимо установить. Введите следующую команду:

conda install pandas

Anaconda тут же проверит все зависимости и установит дополнительные модули.

Solving environment: done ## Package Plan ## Environment location: C:\Users\Fabio\Anaconda3 added / updated specs: - pandas The following new packages will be installed: Pandas: 0.22.0-py36h6538335_0 Proceed ([y]/n)? Press the y key on your keyboard to continue the installation. Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done

Если требуется обновить пакет до более новой версии, используется эта интуитивная команда:

conda update pandas

Система проверит версию pandas и версию всех модулей, а затем предложит соответствующие обновления. Затем предложит перейти к обновлению.

Установка из PyPI

Pandas можно установить и с помощью PyPI, используя эту команду:

pip install pandas

Установка в Linux

Если вы работаете в дистрибутиве Linux и решили не использовать эти решения, то pandas можно установить как и любой другой пакет.

В Debian и Ubuntu используется команда:

sudo apt-get install python-pandas

А для OpenSuse и Fedora — эта:

zypper in python-pandas

Установка из источника

Если есть желание скомпилировать модуль pandas из исходного кода, тогда его можно найти на GitHub по ссылке https://github.com/pandas-dev/pandas:

git clone git://github.com/pydata/pandas.git cd pandas python setup.py install

Убедитесь, что Cython установлен. Больше об этом способе можно прочесть в документации: (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html).

Репозиторий для Windows

Если вы работаете в Windows и предпочитаете управлять пакетами так, чтобы всегда была установлена последняя версия, то существует ресурс, где всегда можно загрузить модули для Windows: Christoph Gohlke’s Python Extension Packages for Windows (www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/). Каждый модуль поставляется в формате WHL для 32 и 64-битных систем. Для установки нужно использовать приложение pip:

pip install SomePackage-1.0.whl

Например, для установки pandas потребуется найти и загрузить следующий пакет:

pip install pandas-0.22.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

При выборе модуля важно выбрать нужную версию Python и архитектуру. Более того, если для NumPy пакеты не требуются, то у pandas есть зависимости. Их также необходимо установить. Порядок установки не имеет значения.

Недостаток такого подхода в том, что нужно устанавливать пакеты отдельно без менеджера, который бы помог подобрать нужные версии и зависимости между разными пакетами. Плюс же в том, что появляется возможность освоиться с модулями и получить последние версии вне зависимости от того, что выберет дистрибутив.

Проверка установки pandas

Библиотека pandas может запустить проверку после установки для верификации управляющих элементов (документация утверждает, что тест покрывает 97% всего кода).

Во-первых, нужно убедиться, что установлен модуль nose . Если он имеется, то тестирование проводится с помощью следующей команды:

nosetests pandas

Оно займет несколько минут и в конце покажет список проблем.

Модуль Nose

Этот модуль спроектирован для проверки кода Python во время этапов разработки проекта или модуля Python. Он расширяет возможности модуль unittest . Nose используется для проверки кода и упрощает процесс.

Здесь о нем можно почитать подробнее: _http://pythontesting.net/framework/nose/nose-introduction/.

Первые шаги с pandas

Лучший способ начать знакомство с pandas — открыть консоль Python и вводить команды одна за одной. Таким образом вы познакомитесь со всеми функциями и структурами данных.

Более того, данные и функции, определенные здесь, будут работать и в примерах будущих материалов. Однако в конце каждого примера вы вольны экспериментировать с ними.

Для начала откройте терминал Python и импортируйте библиотеку pandas. Стандартная практика для импорта модуля pandas следующая:

>>> import pandas as pd >>> import numpy as np

Теперь, каждый раз встречая pd и np вы будете ссылаться на объект или метод, связанный с этими двумя библиотеками, хотя часто будет возникать желание импортировать модуль таким образом:

>>> from pandas import *

В таком случае ссылаться на функцию, объект или метод с помощью pd уже не нужно, а это считается не очень хорошей практикой в среде разработчиков Python.

Установка Jupyter и Pandas в MacOS

Это краткая инструкция по установке Jupyter Notebook в MacOS. Cразу будут установлены инструменты для аналитики данных.

Требования — у вас на Mac должен быть установлен Python + Virtualenv, если таковых нет в системе — в этой статье представлена подробная информация о том как установить Python на Mac.

В этой статье я просто напишу кратко команды для установки и настройки окружения.

1) Проверить есть ли python3 (если нет — инструкция выше)

python3 --version

2) Установка virtualenv. Для этого в терминале просто выполнить команду:

sudo pip3 install virtualenv

3) Инициализация виртуального окружения (перед выполнением команды нужно быть в дериктории вашего проекта, куда нужно установить Jupyter)

virtualenv venv -p python3 # инициализация source venv/bin/activate # активация

4) Далее последовательно выполнить команды:

pip install numpy pip install opencv-python pip install matplotlib pip install jupyterlab pip install pandas pip install pivottablejs

5) Запуск Jupyter, просто запустить в консоли команду:

Библиотека Pandas Profiling: делаем первичный анализ данных в одну строку

Кандидат философских наук, специалист по математическому моделированию. Пишет про Data Science, AI и программирование на Python.

Python-библиотека pandas — незаменимый инструмент для работы с табличными данными. Команды и функции из этой библиотеки — практически всегда первое, что исполняет дата-сайентист в своём Jupyter-блокноте.

Мы будем запускать наш блокнот в среде Google Colab, которая работает прямо в браузере. Прочитайте небольшую статью об этом популярном сервисе.

Выглядит это так:

В первой ячейке мы импортировали библиотеку pandas. Во второй:

прочитали таблицу planets.csv из коллекции seaborn-data, содержащую данные наблюдений за экзопланетами;
сохранили её в переменную my_data;
а также посмотрели первые пять строк датасета с помощью метода .head(), чтобы убедиться, что данные прочитались корректно.

В третьей ячейке с помощью .describe() были получены основные количественные характеристики нашего датасета: количество строк (наблюдений) count, среднее mean, величина стандартного отклонения std и так далее. На вид всё вполне солидно, но:

результат — сплошные цифры, надо разбираться и вникать в каждую строчку;
куда-то делась колонка method, содержащая категориальные (не числовые) переменные.

Неужели характеристики датасета (часто говорят «профиль данных») нельзя представить полнее и нагляднее? Оказывается, можно.

Pandas Profiling спешит на помощь

Создатели библиотеки пишут прямо: функция .describe() в Pandas отличная, но не покрывает современных требований к первичному исследовательскому (разведочному) анализу данных.

Pandas Profiling выдаёт в своём отчёте следующие параметры датасета:

тип данных в каждой колонке;
пропущенные и уникальные значения (количество и процент);
описательную статистику: квартили, медиану, межквартильный размах, среднее, моду, абсолютное и относительное стандартное отклонение, медианное абсолютное отклонение, коэффициенты асимметрии и эксцесса;

Уфф! А ведь это только середина неполного списка. Пора сделать перерыв на статью о базовых статистических понятиях, необходимых для дата-сайентиста.

график в виде гистограммы;
корреляции между значениями (Пирсона, Спирмена и Кендалла);
матрицу пропущенных значений;
анализ текста в категориальных значениях;
а также метаданные файлов и изображений: размеры файлов, даты создания, высоту и ширину.

Это практически исчерпывающее описание имеющихся данных. Причём оформленное в наглядный отчёт прямо в вашем блокноте.

Давайте разбираться, как заполучить себе такую красоту.

Отчёт о данных в одну (почти) строчку

Для установки библиотеки в Colab запускаем в отдельной ячейке одну из двух команд:

Чтобы сохранить отчёт в html-файл, воспользуйтесь командой .to_file():

profile.to_file("my_report.html")

Файл my_report.html появится в меню колаба слева, и оттуда его можно будет скачать себе на компьютер.

Посмотрите, как выглядят отчёты по разным датасетам на странице библиотеки на GitHub:

отчёт по классическому датасету про пассажиров «Титаника»;
отчёт по данным NASA о падениях метеоритов;
отчёт по данным о 1000 самых употребительных слов русского языка;
ну, и, конечно, куда без котиков и собачек.

Что дальше

Библиотека Pandas Profiling поможет как начинающим, так и опытным дата-сайентистам быстро понять, что за данные перед ними, оценить их качество и полноту. Скопируйте наш колаб-ноутбук себе с помощью команды меню «Файл» → «Сохранить копию на диске» и испытайте её в деле.

На курсе «Профессия Data Scientist» вы познакомитесь со множеством других, не менее мощных, быстрых и полезных инструментов специалиста по данным. Приходите, чтобы получить модную, интересную и востребованную профессию!