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pandas安裝出現(xiàn)若干異常問(wèn)題怎么辦

發(fā)布時(shí)間:2021-08-04 11:34:24 來(lái)源:億速云 閱讀:153 作者:小新 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要為大家展示了“pandas安裝出現(xiàn)若干異常問(wèn)題怎么辦”,內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“pandas安裝出現(xiàn)若干異常問(wèn)題怎么辦”這篇文章吧。

在為Python安裝第三方工具pandas出現(xiàn)了若干問(wèn)題。

當(dāng)我在cmd命令環(huán)境輸入pip install pandas準(zhǔn)備安裝pandas時(shí),出現(xiàn)了錯(cuò)誤提示:Microsoft Visual C++ 9.0 is required.從網(wǎng)上查詢資料有如下解決方案:

1.下載安裝Visual Studio,并設(shè)置環(huán)境變量,不同的VS版本需要設(shè)置不同的環(huán)境變量值

Visual Studio 2010 (VS10)設(shè)置 VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%
Visual Studio 2012 (VS11)設(shè)置 VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS%
Visual Studio 2013 (VS12)設(shè)置 VS90COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%

如果是Python2.7版本建議安裝vs2008.

由于第一種方法需要配置環(huán)境變量,顯得很麻煩。所以我選擇了如下第二種方案:

2.在網(wǎng)址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266 直接下載 Microsoft Visual C++ Compiler for python2.7安裝即可。注意:在安裝pandas的過(guò)程中可能會(huì)等待很長(zhǎng)一段時(shí)間,大家耐心等待即可。千萬(wàn)不要以為是安裝過(guò)程出現(xiàn)了錯(cuò)誤,去卸載numpy之類的。等待7,8分鐘之后就會(huì)提示pandas安裝成功,此時(shí)可以成功的導(dǎo)入pandas庫(kù):

pandas安裝出現(xiàn)若干異常問(wèn)題怎么辦

3.直接從網(wǎng)上下載pandas的exe文件安裝即可,安裝成功后在cmd 命令環(huán)境中輸入pip install pandas 命令即可成功安裝pandas

4.從網(wǎng)站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 上下載對(duì)應(yīng)你的Python版本的二進(jìn)制安裝文件(以whl為后綴的文件,32位和64位的都有),下載之后再cmd命令環(huán)境中執(zhí)行 pip install whl文件的完全路徑(例如:pip install F:\install\python\numpy-1.9.2+mkl-cp27-none-win_amd64.whl)  命令即可安裝pandas。但是用這種方法安裝pandas之后可能還需要安裝其他與pandas相關(guān)聯(lián)的第三方庫(kù),直接使用pip工具安裝即可。

5.安裝pandas包后出現(xiàn)問(wèn)題。安裝成功后,import pandas,出現(xiàn)如下錯(cuò)誤ValueError: numpy.dtype has the wrong size, try recompiling. Expected 52, got 56

這個(gè)需要升級(jí)你的numpy包,我直接升級(jí),easy_install --upgrade numpy出錯(cuò),試驗(yàn)了兩次都是失敗。然后我先卸載numpy,再重新安裝numpy.

pip uninstall numpy

pip intsall numpy

等等,就安裝成功了。

6.繼續(xù)測(cè)試,import pandas,又出現(xiàn)

AttributeError: 'unicode' object has no attribute 'version'
在stackoverflow中查了下,說(shuō)是我的matplotlib的版本問(wèn)題,于是我升級(jí)到最新的matplotlib,pip intsall -U matplotlib,升級(jí)成功后,再import pandas,就成功了。

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