如何优雅的安装Python的pandas

Posted 2023-04-01

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何优雅的安装Python的pandas相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一. 安装pandas
1. Anaconda
安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分发包。
2. Miniconda
使用Anaconda会安装一百多个依赖包，如果想灵活控制安装的依赖包或带宽有限，使用Miniconda是个不错的选择。
Conda是个包管理器，Anaconda就是建立在它的基础上。Conda不只跨平台还与语言无关，与pip和virtualenv相结合的作用相似。
Miniconda允许先创建包含Python的安装包，然后用conda安装其他的依赖包。
3. Pypi
pandas可以通过pip安装，但要安装相关的依赖包。
pip install pandas
4. 包管理器
可以用linux的包管理器进行安装，如
sudo apt-get install python-pandas
zypper in python-pandas 参考技术A 安装annaconda

优雅的 Python 动态图工具

作者 | pythonic生物人

来源 | pythonic生物人

数据动态图怎么做，效果图，

多子图联动竞赛图

安装

pip install pandas_alive

#或者
conda install pandas_alive -c conda-forge

玩起来

支持数据数据格式如下，

使用方法类似pandas。

动态地图

结合geopandas，

动态水平bar

import pandas as pd
import pandas_alive
import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')

#读入数据
elec_df = pd.read_csv("Aus_Elec_Gen_1980_2018.csv",
                      index_col=0,
                      parse_dates=[0],
                      thousands=',')

#定义求和def
def current_total(values):
    total = values.sum()
    s = f'Total : int(total)'
    return 'x': .85, 'y': .2, 's': s, 'ha': 'right', 'size': 11


#缺省值0填充、绘图
elec_df.fillna(0).tail(n=10).plot_animated(
    'electricity-generated-australia.gif',  #保存gif名称
    period_fmt="%d/%m/%Y",  #动态更新图中时间戳
    title='Australian Electricity Sources 1980-2018',  #标题
    perpendicular_bar_func='mean',  #添加均值辅助线
    period_summary_func=current_total,  #汇总
    cmap='Set1',  #定义调色盘
    n_visible=5,  #柱子显示数
    orientation='h',#柱子方向
)

动态垂直bar

动态折线

elec_df.diff().fillna(0).tail(n=10).plot_animated(filename='line-chart.gif',
                                                 kind='line',#指定折线模式
                                                 cmap='Set1',
                                                 period_label=
                                                     'x': 0.25,
                                                     'y': 0.9
                                                 ,
                                                 line_width=1,
                                                 add_legend=True,
                                                 fill_under_line_color='#01a2d9')

动态累积bar

import pandas_alive
covid_df.sum(axis=1).fillna(0).tail(n=10).plot_animated(
    filename='sumbar-chart.gif',
    kind='bar',   #指定bar模式
    cmap='Set1',  #定义调色盘
    period_label=
        'x': 0.1,
        'y': 0.9
    ,
    orientation='h',
    enable_progress_bar=True,
    steps_per_period=2,
    interpolate_period=True,
    period_length=200)

动态散点图

import pandas as pd
import pandas_alive

#max散点数据
max_temp_df = pd.read_csv(
    "Newcastle_Australia_Max_Temps.csv",
    parse_dates="Timestamp": ["Year", "Month", "Day"],
)

#min散点数据
min_temp_df = pd.read_csv(
    "Newcastle_Australia_Min_Temps.csv",
    parse_dates="Timestamp": ["Year", "Month", "Day"],
)

#按时间戳merge max/min数据
merged_temp_df = pd.merge_asof(max_temp_df, min_temp_df, on="Timestamp")

merged_temp_df.index = pd.to_datetime(
    merged_temp_df["Timestamp"].dt.strftime('%Y/%m/%d'))

keep_columns = [
    "Minimum temperature (Degree C)", "Maximum temperature (Degree C)"
]

merged_temp_df.head(n=5000)[keep_columns].resample("Y").mean().plot_animated(
    filename='scatter-chart.gif',
    cmap='Set1', 
    kind="scatter",#指定散点模式
    size=10,
    title='Max & Min Temperature Newcastle, Australia')

动态气泡图

import pandas_alive

multi_index_df = pd.read_csv("multi.csv", header=[0, 1], index_col=0)

multi_index_df.index = pd.to_datetime(multi_index_df.index, dayfirst=True)

map_chart = multi_index_df.tail(n=40).plot_animated(
    kind="bubble",  #指定气泡模式
    filename="bubble-chart.gif",
    x_data_label="Longitude",
    y_data_label="Latitude",
    size_data_label="Cases",
    color_data_label="Cases",
    vmax=5,
    steps_per_period=1,
    interpolate_period=True,
    period_length=500,
    dpi=150)