Pandas 的安裝

1. 前言

在正式進入 Pandas 知識的學習之前，搭建一個良好的開發環境和安裝 Pandas 是必不可少的環節。本節將介紹 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 指的是一個開源的 Python 發行版本，它包含了 conda、Python 在內的超過 180 個科學包及其依賴項，它開源、安裝簡單、高性能和免費等特點，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 開發工具，以及用于安裝和管理軟件包的包管理器 pip，這些強大的工具集成，讓我們新手不必過多的花費時間在配置環境和工具安裝上可以把更多的時間和精力去感受 Pandas 庫自身的強大功能。

下面我們將以 Windows10 64 位系統為例，進行 Anaconda 的下載并安裝的示例。

2.2 Anaconda 的下載

1. 進入到Anaconda官網，找到 Download 進入到下載頁面：

2. 進入到下載頁面后，點擊下載自己電腦對應版本的 Anaconda 進行下載：

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”，同意用戶協議：

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

4. 選擇自己電腦上的安裝目錄，因為文件比較大，建議不要選擇安裝在C盤，選擇的目錄至少要有3G的存儲空間共使用，選擇好目錄后，點擊下一步：

5. 此處兩處都要勾選，雖然第一個不是必須的，但是對于我們新手可以很好的節省配置環境變量的時間，第二個是勾選將anaconda作為默認的python開發環境，勾選之后點擊“Install”進行安裝：

等待安裝的過程，這個根據電腦配置的不同，等待的時長有快有慢，耐心等待即可：

6. 等待安裝進度條結束之后，會出現“Completed”提示詞，然后點擊"Next"下一步：

7. 然后點擊"Next"下一步：

8. 最后把默認勾選的兩項取消勾選，再點擊"Finish"，安裝就結束了：

Anaconda 的安裝過程很簡單，按照上面的步驟操作就可以了，因為 Anaconda 自身集成了很多的工具，以及 Python 開發語言，所以這里我們就不需要再單獨安裝 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：

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 文件移動到該文件夾下：

4. 復制命令：pip install pandas-1.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl 到命令行中，按回車鍵運行，就會開始安裝 pandas1.1.3 ：

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

5. 接下來我們打開 Anaconda 中的 Jupyter notebook 開發工具：

6. 在該開發工具中，通過輸入下面代碼：

import pandas as pd 
pd.__version__

然后，點擊運行，看到輸出結果，里面包含了 Pandas 的版本信息，到此證明我們的 Pandas 開發環境已經配置好，Pandas 庫也已經安裝成功了。

4. Jupyter Notebook 的基本使用

Jupyter Notebook 是一款 Web 應用，特別適合做數據處理，包括數據清理、統計建模、機器學習和可視化數據等等，在該工具中我們的代碼可以按獨立單元形式進行編寫，還能方便的進行文檔、公式、圖形圖像的輸入輸出，是我們學習 Pandas 良好的開發工具。下面以編寫 Pandas 程序的開發過程，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. 首先會彈出運行窗口，里面會顯示一些 Jupyter Notebook 工具的配置信息：

在程序啟動之后，會打開 Notebook 服務器的運行地址：http://localhost:8888 ，只要我們上面的后臺程序是跑起的，在游覽器中訪問該地址，都會打開 Notebook 的 Web 工作頁面：

3. 通過 New 新建文件，這里我們要新建一個 Python 文件，進行 Python 程序的編寫：

新建 Python 工作文件之后，會打開到該文件的工作窗口，進行程序的編寫：

4. 我們可以通過雙擊文件名稱，打開重命名窗口，進行文件的重命名：

5. 編輯和運行代碼，我們在代碼塊單元格中進行程序的編寫，這里我們寫了兩個代碼塊，當鼠標光標選中哪個單元格時，該單元格處于選中狀態（單元格左側有比較突出的藍色豎條），通過點擊運行按鈕，或者快捷鍵運行代碼塊（快捷鍵 Ctrl + Enter 運行選中代碼塊，快捷鍵 shift + Enter 運行選中代碼塊并跳到下一行）:

上面我們講述了如何運行獨立的代碼塊，那如果我們想要運行所有的代碼塊呢？我們可以通過導航欄中的 Cell 打開進入，可以看到更多的代碼塊操作工具，通過點擊 “Run All” 即可運行所有的代碼塊：

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

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

在結束之后，可以看到文件列表中的文件狀態“運行”消失：

6. 退出 Jupyter Notebook ，只要關閉游覽器，然后把我們的后臺程序運行窗口關閉即可。

5. 本節操作視頻演示

6. 小結

本節課程我們主要學習了 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 也是我們接下來學習 Pandas 庫所采用的編程工具，大家課下也可以深入了解下這個工具。本節課程的重點如下：

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

Tips：想要學習Pandas的同學可以閱讀這一門Pandas 入門教程。