cmd+shift+p
,选择python镜像的docker上。
运行效果如下:
上述M1上的python镜像,还可以安装jupyter
,在vscode同样可以启动jupyter
。直接可以操作pandas
。
随着越来越多的软件适配了M1,M1不再是只适合娱乐的机器了。enjoy!!!
Python里出现ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’时该怎样解决
1、打开网址https://pypi.org/project/pandas/#files,找到自己所安装的Python版本所对应的pandas版本.
2、我下载的是
下载时需将pandas下载到Python的安装目录下scripts目录下
3.打开cmd,在cmd下执行python -m pip install –upgrade pip
,下载成功的结果如下图所示
4、在cmd中切换路径到自己的Python的scripts的下:cd
然后在该路径下执行以下的命令:pip
ERROR: Could not build wheels for numpy which use PEP 517 and cannot be installed directly
这是因为numpy暂时没有发布针对arm架构的stable包,故pip尝试下载源码自行编译,由于平台不兼容,产生此错误。
现在numpy发布了针对arm架构的pre版本,对于绝大部分功能都已经做了实现,因此最简单的解决方案就是安装
WARNING: Discarding https://files.pythonhosted.org/packages/fb/e4/828bb9c2474ff6016e5ce96a78220d485436d5468c23068f4f6c2eb9cff8/pandas-1.1.5.tar.gz#sha256=f10fc41ee3c75a474d3bdf68d396f10782d013d7f67db99c0efbfd0acb99701b (f
所以最好是对配置文件进行修改。修改时其实也不必非要用vim,用任何文本编辑器都可以修改。
(2)安装时版本号要对上,目前测试发现python3.9似乎没什么问题
(3)上述贴子还可以直接解决pytorch安装的问题。
2、安装sklearn
2、导入CSV或者xlsx文件:
df = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
3、用pandas创建数据表:
df = pd.DataFrame({“id”:[1001,1002,1003,
来源:机器之心
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安装遇到的问题
当我们尝试使用 pip3 install numpy 或者 pip3 install pandas 时,它会显示以下的错误
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
chomd +x Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
sh Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
# 直接安装就是,遇到yes就输入,安装完成后,可以试试 conda -V,看能否成