python3 Pandas LTS 收集

本文精选Pandas核心教程及资源,涵盖官方文档、在线课程与实战指南,助您快速掌握这款强大的Python数据分析工具。从基础操作到高级技巧,通过实践加深理解,适合初学者至进阶者。
网址收集

https://pythonprogramming.net/introduction-python3-pandas-data-analysis/

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/basics.html#basics-discretization

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/tutorials.html

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.index.html

I will be using Python 3.7 and Pands 0.24.1

https://www.activestate.com/products/python/downloads-python-programming/

Python学习笔记–坐标轴范围

参靠视频:《Python数据可视化分析 matplotlib教程》链接:https://www.bilibili.com/video/av6989413/?p=6
 文档

axis文档:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.axis.html#matplotlib.pyplot.axis
xlim文档:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xlim.html#matplotlib.pyplot.xlim
ylim文档:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.ylim.html#matplotlib.pyplot.ylim

三.结语:

感谢matplotlib,numply提供的文档,感谢麦子学院提供的视频教学

1

http://liao.cpython.org/pandas03/  
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1

ActivePython-3.7.4.0000-win64-x64-07ca90fa.msi
nstall via Command Line
Beta
The State Tool sets up your local development environment with everything you need to use this build. Learn more

1Install the State Tool
Run in Powershell - What’s that?
IEX(New-Object Net.WebClient).downloadString(‘https://platform.activestate.com/dl/cli/install.ps1’)

When installation completes, please continue in a CMD Prompt. Powershell isn’t currently supported.

2Install this runtime
Run in a CMD Prompt
state activate wowocpp9527/ActivePython-3.7

Planning to deploy a distribution in a production setting?
Please make sure your use conforms to our license.

在这里插入图片描述

10 minutes to pandas
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html

某乎回答

以中文书而言,这本算是不错的,作者就是pandas的最初开发者。这本书我买的是Kindle版本,不知道为何近期kindle版本下线了。
其实,如果你习惯看英文文档,不妨从官方的10 Minutes to pandas(10 Minutes to pandas)开始看,最基本的操作速成都有了,而且网上还有中文翻译版,叫十分钟搞定pandas。当然,这个是速成,要了解细节功能,还是看文档吧,pandas: powerful Python data analysis toolkit ,个人感觉文档的清晰度其实比上面那本书来得还要好。当然,如果你还需要看如果提取美股数据,就要增加看pandas-datareader(pandas-datareader - pandas-datareader 0.1 documentation)的基本用法介绍。如果要折腾A股数据,那么看下Tushare的使用介绍(TuShare -财经数据接口包)即可。

书籍类这类型推荐一本就够了,就是「Python for Data Analysis 2nd Edition」, 是Pandas的作者写的。之前也有人提到了,不过这里要推荐的是第二版,第一版用的是Python2,而且很多pakcage或者function有的现在已经不推荐使用了,所以第一版有点过时了,第二版是几年前出的,基于Python3,内容都更新了,个人感觉内容的逻辑更为合理。当时买了第一版一直没看,等到要看的时候发现出第二版了ToT,最悲伤的事就是书还没看就已经过时了吧。
MOOC类
DateQuest - 这个感觉比较小众,没有多少人用过,不过这个是帮我入门Pandas的教程,形式是在网上互动式的教学,学一点写一点,很容易就了解Pandas的逻辑,里面也有Numpy和Matplotlit的内容,是个入门的好方法,可以学完这个再看书。Udemy Python for Data Science and Machine Learning - 这门课的作者同时也教SQL,Python编程和可视化的课,课程调理十分清晰,讲解也十分清楚,跟着他敲代码就可以了。

链接:https://www.zhihu.com/question/56310477/answer/790315313

文章原标题《Basic Time Series Manipulation with Pandas》

Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具,该工具为了解决数据分析任务而创建。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。 Pandas 的数据结构:Pandas 主要有 Series(一维数组),DataFrame(二维数组),Panel(三维数组),Panel4D(四维数组),PanelND(更多维数组)等数据结构。其中 Series 和 DataFrame 应用的最为广泛。- Series 是一维带标签的数组,它可以包含任何数据类型。包括整数,字符串,浮点数,Python 对象等。Series 可以通过标签来定位。- DataFrame 是二维的带标签的数据结构。我们可以通过标签来定位数据。这是 NumPy 所没有的。下面节选实验楼《Pandas 百题大冲关》的基础部分50题,希望能够帮你快速掌握 Pandas 的基础使用。1. 导入 Pandas练习 Pandas 之前,首先需要导入 Pandas 模块,并约定简称为 pd

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https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.3/generated/pandas.Series.index.html

Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境,由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心,并依托 Visual Component Library(VCL)框架,广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中,Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目,致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁,使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供,开发者将其集成至 Delphi 工程后,即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据,乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛,使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识,并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性,并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外,操作过程中应遵循文件访问的最佳实践,例如确保目标文件未被独占锁定,并实施完整的异常处理机制,以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献,通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件,并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言,Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础,使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化,从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们被要求查找与Python 3.5.2兼容的numpy和pandas版本。根据历史记录,我们可以参考一些已知的版本信息。 引用[1]中提到:numpy: 1.10.4, pandas: 0.17.0(注意引用[1]中pandas版本是0.17.1,但引用[2]中提到了pandas=1.0.5和pyarrow=0.17.0,不过这些是针对较新Python版本的) 然而,我们需要明确支持Python 3.5.2的版本。 根据官方文档和历史发布记录,我们可以确定: - 对于numpy:支持Python 3.5的最后一个版本是1.19.3(因为从1.20.0开始,numpy停止支持Python 3.6之前的版本,而Python 3.5比3.6更早)。但实际上,在1.19.x系列中,1.19.3是最后一个支持Python 3.5的版本。但是,我们也可以选择更早的稳定版本,如1.17.x、1.16.x等,因为它们也支持Python 3.5。 - 对于pandas:支持Python 3.5的最后一个版本是0.25.3(因为pandas 1.0.0及以后需要Python>=3.6.1)。因此,pandas 0.25.x是最后一个支持Python 3.5的系列。 但是,我们也可以参考引用[2]中提到的pandas=0.17.0,但那是较老的版本。实际上,pandas 0.17.0支持Python 2.6, 2.7, 3.4, 3.5,所以它肯定支持Python 3.5.2。同样,numpy 1.10.4也支持Python 3.5。 然而,用户可能希望使用较新的版本(在支持Python 3.5的前提下)。因此,我们可以推荐两个方案: 1. 使用较老的稳定版本(如引用[1]中的组合:numpy 1.10.4和pandas 0.17.1),但注意0.17.1可能不是pandas 0.17.x的最新版,0.17.x的最新版是0.17.2。 2. 使用支持Python 3.5的各自最新版本:numpy 1.19.3pandas 0.25.3。 但是,我们需要注意兼容性:numpy 1.19.3pandas 0.25.3是兼容的,并且都支持Python 3.5。 因此,我们可以给出以下建议: 对于Python 3.5.2,可以选择的版本有: - numpy: 1.10.4 到 1.19.3 之间的版本(包括1.19.3) - pandas: 0.17.0 到 0.25.3 之间的版本(包括0.25.3) 但是,为了确保兼容性,我们推荐使用以下组合之一: 组合1(较老但稳定): numpy==1.10.4 pandas==0.17.1 组合2(较新,功能更多): numpy==1.19.3 pandas==0.25.3 另外,需要注意的是,numpy 1.19.3需要C编译器的支持,在某些平台上可能需要安装开发工具。而较老的numpy 1.10.4则可能更容易安装。 安装命令示例: pip install numpy==1.19.3 pandas==0.25.3 或者 pip install numpy==1.10.4 pandas==0.17.1 我们也可以参考引用[5]中的SciPy安装页面,但这里我们具体针对numpy和pandas。 另外,引用[3]和[4]提供了关于Python环境的背景信息,但与本问题关系不大。 因此,回答如下:</think>以下是针对 Python 3.5.2 兼容的 NumPy 和 Pandas 版本信息及安装建议: ### 兼容版本组合 1. **推荐稳定组合** - **NumPy**: 1.16.6(最后支持 Python 3.5 的 LTS 版本) - **Pandas**: 0.25.3(最后支持 Python 3.5 的版本) ```bash pip install numpy==1.16.6 pandas==0.25.3 ``` 2. **其他可用组合** - NumPy `1.10.4` ~ `1.19.3`(`1.19.3` 是最后一个支持 3.5 的版本) - Pandas `0.17.1` ~ `0.25.3`(`0.25.3` 后不再支持 Python 3.5[^1]) 例如: ```bash pip install numpy==1.19.3 pandas==0.25.3 ``` ### 版本约束说明 | 库 | 支持 Python 3.5 的最终版本 | 关键限制 | |---------|----------------------------|------------------------------| | NumPy | ≤ 1.19.3 (2020-11) | 1.20+ 需 Python3.7[^2] | | Pandas | ≤ 0.25.3 (2019-11) | 1.0+ 需 Python3.6.1[^3] | ### 安装验证 ```python import sys, numpy, pandas print(f"Python: {sys.version}") print(f"NumPy: {numpy.__version__}") # 应显示 1.xx.x print(f"Pandas: {pandas.__version__}") # 应显示 0.xx.x ``` ### 注意事项 1. **依赖兼容性**: 搭配 SciPy 时建议使用 `scipy==1.4.1`(最后支持 Python 3.5 的版本) 2. **安全风险**: 较老版本可能存在未修复漏洞,生产环境建议升级 Python3.6+[^5] 3. **安装问题**: 若遇到编译错误,预编译轮子可从 [PyPI](https://pypi.org/) 搜索 `cp35-cp35m` 标签的 whl 文件手动安装
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