python3.9安装和pandas安装踩坑处理

该文详细介绍了如何在系统中手动安装Python3.9,包括下载安装包,解决依赖问题如gcc、libffi-devel,配置环境变量,处理make过程中的错误,以及安装numpy、pandas等第三方框架的步骤和解决遇到的模块缺失问题。

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0、先决条件:系统内最好先安装有gcc、libffi-devel等
1、安装包下载

https://www.python.org/downloads/source/ 

2、解压安装包并上传到/usr/local/python3.9
3、打开shell

cd  /usr/local/python3.9

要先把python3.9的所有文件复制到/usr/local/python3.9才会成功

./configure --prefix=/usr/local/python3.9  

报权限不足时,用下面这个

bash  ./configure --prefix=/usr/local/python3.9 

4、make并安装

make &&make install

报错:configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH 说明没gcc或版本过低

http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/

下载新的gcc安装好后再重新make,make的过程中出现GB2132时,说明是系统语言现在是中文,需要切换为英文

 localectl set-locale LANG=en_US.UTF-8
 source /etc/locale.conf

5、当make成功后,添加环境变量:

vi /etc/profile
#在最后添加  
PATH=/usr/local/python3/bin:$PATH

#保存后,刷新配置文件

source /etc/profile

6、添加软连接

ln -s /usr/local/python3.9/bin/pip3 /usr/bin/pip3
ln -s /usr/local/python3.9/bin/python3 /usr/bin/python3

当报该路径已存在其他版本的python时,可先进行备份

mv /usr/bin/python3 /usr/bin/python3_back

7、 检验python3 是否安装成功

python3

8、安装第三方框架

pypi.org   下载包

whl类型的文件

pip3 install numpy-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

tar.gz类型安装

tar -zvxf pyspark-3.3.1.tar.gz
cd /opt/python3/pyspark-3.3.1 
python3 setup.py install 

安装pandas是最麻烦的,报错“ModuleNotFoundError: No module named ‘_ctypes’”模块缺失处理办法是以下:

http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/Packages/libffi-devel-3.0.13-19.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh libffi-devel-3.0.13-19.el7.x86_64.rpm
bash  ./configure --prefix=/usr/local/python3 
make &&make install 

当已经装好pandas后,运行import pandas 出现 ModuleNotFoundError: No module named ‘_bz2’
处理办法是

把_bz2.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so  放到/usr/local/python3.9/lib/python3.9/lib-deload下
记得是把36m改成39

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1GzUY4E0G2yVUfqxHOIzn1A
提取码:oiwh

<think>好的,我现在需要回答用户关于Python 3.9兼容的Pandas版本的问题。首先,我应该回忆一下PandasPython版本之间的兼容性关系。 用户问的是Python 3.9对应Pandas版本有哪些,我需要确保提供的版本信息准确。首先,我应该查阅Pandas的官方文档或者其发布说明,看看各个Pandas版本支持的Python版本。 我记得Pandas版本通常会在发布时说明支持的Python版本。例如,Pandas 1.2.x可能支持Python 3.7到3.9,而更高版本可能放弃对旧版Python的支持。不过Python 3.9属于较新的版本,可能需要较新的Pandas版本。 接下来,我需要确认具体的版本对应关系。比如,Pandas 1.3.0开始支持Python 3.9,而之后的版本如1.3.x、1.4.x等应该也支持。可能到某个版本后不再支持Python 3.9,比如Pandas 2.0+可能要求更高版本Python,但需要验证。 另外,需要注意Pandas的维护情况。例如,某些旧版本Pandas可能不再维护,但用户可能仍在使用。所以需要列出所有兼容Python 3.9Pandas版本,并建议使用最新的兼容版本以获得更好的功能安全性。 可能的步骤包括: 1. 访问Pandas官方文档或GitHub的发布页面。 2. 检查各个Pandas版本的发布说明,查看支持的Python版本3. 整理出所有支持Python 3.9Pandas版本。 4. 确认这些版本是否仍然可用,是否有已知问题。 5. 根据这些信息,给出用户建议,比如推荐使用最新的兼容版本。 现在,我需要具体查找各个Pandas版本的兼容性。例如,Pandas 1.2.0可能支持到Python 3.8,而1.3.0开始支持3.9。之后的版本如1.4.x、1.5.x可能继续支持3.9,直到某个版本升级了最低Python版本要求。 比如,在Pandas 1.3.0的发布说明中,提到需要Python 3.7.1及以上,但可能特别支持3.9。然后查看后续版本,比如Pandas 1.4.0可能仍然支持3.9,直到Pandas 2.0.0可能要求Python 3.8或更高,这样Python 3.9依然兼容。不过需要具体确认每个版本的说明。 可能的结果是,从Pandas 1.2.0开始支持Python 3.9,但更准确的是从某个版本开始正式支持。需要避免错误,比如某个版本实际上不支持却被列出来。 此外,还需考虑用户可能遇到的安装问题,比如使用pip安装时是否会自动选择兼容的版本,或者是否需要指定版本号。 最后,整理出所有兼容的版本,并建议用户安装最新的兼容版本,例如Pandas 1.5.3(如果这是支持3.9的最新版本),或者更高版本如1.5.x系列,但需要确认它们是否仍支持3.9。 总结:需要系统性地检查各个Pandas版本的发布说明,确认支持Python 3.9版本范围,并给出明确的版本号列表,同时提供安装建议。</think>以下是兼容 Python 3.9 的主要 Pandas 版本及建议: ### 兼容版本范围 1. **Pandas 1.2.x** - 最低要求:Python 3.7.1+ - 兼容性:官方支持 Python 3.9,但可能存在部分功能限制。 2. **Pandas 1.3.x** - 最低要求:Python 3.7.1+ - 兼容性:全面支持 Python 3.9,推荐至少使用 1.3.5 版本3. **Pandas 1.4.x** - 最低要求:Python 3.8+ - 兼容性:明确支持 Python 3.9,但不再支持 Python 3.7。 4. **Pandas 1.5.x** - 最低要求:Python 3.8+ - 兼容性:完全兼容 Python 3.9,最后一个支持 Python 3.8 的系列。 5. **Pandas 2.0.x 及以上** - 最低要求:Python 3.9+ - 兼容性:Python 3.9 完全兼容(例如 Pandas 2.0.3),但不再支持 Python 3.8。 ### 推荐版本 - **最新兼容版本**:Pandas 1.5.3Python 3.9 的稳定选择) - **最新通用版本**:Pandas 2.1.4(需 Python3.9) ### 安装命令 ```bash # 安装最新兼容版本Python 3.9 + Pandas 1.5.3) pip install "pandas==1.5.3" # 或安装支持 Python 3.9 的最新 Pandas 2.x pip install pandas --upgrade ``` ### 注意事项 - 若需使用最新功能(如 Arrow 集成),建议升级到 Python 3.9+ 并安装 Pandas 2.x。 - 检查依赖库(如 NumPy)的兼容性,例如 Pandas 1.5.x 需要 NumPy ≥1.20.3。 官方文档参考:[Pandas Release Notes](https://pandas.pydata.org/docs/whatsnew/index.html)
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