Dans cet article, nous verrons comment corriger l'erreur Aucun module nommé pandas.
L'erreur Aucun module nommé pandas se produira lorsqu'il n'y a pas de bibliothèque pandas dans votre environnement, c'est-à-dire que le module pandas n'est pas installé ou qu'il y a un problème lors du téléchargement correct du module.
Voyons l'erreur en créant un dataframe pandas.
Exemple: Produire l'erreur
Python3
# import pandas> import> pandas> > # create dataframe> pandas.DataFrame({>'a'>: [>1>,>2>]})> |
>
>
Sortir:
Nous verrons comment surmonter cette erreur. En python, nous utiliserons la fonction pip pour installer n'importe quel module
encapsulation en Java
Syntaxe :
pip install module_name>
Il faut donc préciser les pandas
Exemple: Installation de Pandas
Python3
pip install pandas> |
>
inverser la chaîne java
>
Sortir:
Collectionner des pandas
Téléchargement de pandas-3.2.0.tar.gz (281,3 Mo)
|████████████████████████████████| 281,3 Mo 9,7 Ko/s
Collecte de py4j==0.10.9.2
Téléchargement de py4j-0.10.9.2-py2.py3-none-any.whl (198 Ko)
|████████████████████████████████| 198 Ko 52,8 Mo/s
Construire des roues pour les colis collectés : pandas
Construction d'une roue pour les pandas (setup.py)… terminé
Roue créée pour les pandas : filename=pyspark-3.2.0-py2.py3-none-any.whl size=281805912 sha256=c6c9edb963f9a25f31d11d88374ce3be6b3c73ac73ac467ef40b51b5f4eca737
Stocké dans le répertoire : /root/.cache/pip/wheels/0b/de/d2/9be5d59d7331c6c2a7c1b6d1a4f463ce107332b1ecd4e80718
Pandas construits avec succès
Installation des packages collectés : py4j, pandas
py4j-0.10.9.2 pandas-3.2.0 installé avec succès
Nous pouvons vérifier en tapant à nouveau la même commande, le résultat sera :
Sortir:
Exigence déjà satisfaite : pandas dans /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.1.5)
Pour obtenir la description des pandas dans notre environnement, nous pouvons utiliser la commande show. Cela peut aider à garder une trace du module et de son installation.
Exemple: Afficher la description du module
javafx sur éclipse
Python3
# display pandas details> pip show pandas> |
>
>
Sortir:
Nom : pandas
Version : 1.1.5
Résumé : Structures de données puissantes pour l'analyse des données, les séries chronologiques et les statistiques
Page d'accueil : https://pandas.pydata.org
Auteur : Aucun
Adresse e-mail de l'auteur : Aucun
Licence : BSD
Emplacement : /usr/local/lib/python3.7/dist-packages
Nécessite : numpy, python-dateutil, pytz
Requis par : xarray, vega-datasets, statsmodels, sklearn-pandas, seaborn, pymc3, plotnine, pandas-profiling, pandas-gbq, pandas-datareader, mlxtend, mizani, holoviews, gspread-dataframe, google-colab, fix- yahoo-finance, fbprophet, fastai, boutons de manchette, cmdstanpy, arviz, altair
Améliorer les pandas
La mise à niveau des pandas est le meilleur avantage pour être sans erreur dans votre environnement. Nous devons donc effectuer la mise à niveau à l'aide de la commande suivante.
Exemple : mise à niveau de Pandas
Python3
trier la liste de tableaux java
pip3 install pandas>-> ->upgrade> |
>
>
Sortir:
Installer une version spécifique
Pour installer une version spécifique de pandas, nous devons spécifier la version dans la commande pip.
Exemple: Installer une version spécifique d'un module
Python3
taille de python
# install 1.3.4 version> pip3 install pandas>=>=> 1.3>.>4> |
>
>
Sortir:
Trouver la version
Si nous voulons trouver la version, nous devons utiliser __version__
Syntaxe:
module_name.__version__>
Exemple: Obtenir la version pandas
Python3
#import module> import> pandas as pd> > # get the version> pd.__version__> |
>
>
Sortir:
1.1.5>