重玩python，安装pandas pandas pycharm pip一堆工具
来源：互联网 发布：电脑桌面文件整理软件 编辑：程序博客网 时间：2024/05/19 01:31
重玩python，安装pandas pandas pycharm pip一堆工具
1， 安装Python,python.exe文件在 Python 目录下， 添加环境变量
2， 安装pip。 python setup.py install3,G:\Python2017\numpypandas>pip install pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
4,G:\Python2017\numpypandas> pip install pandas-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
5，安装excel包 pip install xlrd
Microsoft Windows [版本 6.1.7601]
版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。保留所有权利。
C:\Windows\System32>pip list
DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can us
e --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.con
f under the [list] section) to disable this warning.
pip (9.0.1)
setuptools (16.0)
C:\Windows\System32>cd G:\Python2017\numpypandas
C:\Windows\System32>g:
G:\Python2017\numpypandas>dir
驱动器 G 中的卷是 新加卷
卷的序列号是 5EE9-2928
G:\Python2017\numpypandas 的目录
2017/03/01 13:55 <DIR> .
2017/03/01 13:55 <DIR> ..
2017/02/28 17:48 7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
2017/02/28 17:38 455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc
2017/02/28 18:02 7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
3 个文件 14,630,384 字节
2 个目录 43,168,239,616 可用字节
G:\Python2017\numpypandas> pip install numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
Processing G:\Python2017\numpypandas\numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.12.0
G:\Python2017\numpypandas>dir
驱动器 G 中的卷是 新加卷
卷的序列号是 5EE9-2928
G:\Python2017\numpypandas 的目录
2017/03/01 13:55 <DIR> .
2017/03/01 13:55 <DIR> ..
2017/02/28 17:48 7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
2017/02/28 17:38 455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc
2017/02/28 18:02 7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
3 个文件 14,630,384 字节
2 个目录 43,128,025,088 可用字节
G:\Python2017\numpypandas>pip install pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
Processing G:\Python2017\numpypandas\pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
Microsoft Windows [版本 6.1.7601]
版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。保留所有权利。
C:\Windows\System32>pip list
DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can us
e --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.con
f under the [list] section) to disable this warning.
pip (9.0.1)
setuptools (16.0)
C:\Windows\System32>cd G:\Python2017\numpypandas
C:\Windows\System32>g:
G:\Python2017\numpypandas>dir
驱动器 G 中的卷是 新加卷
卷的序列号是 5EE9-2928
G:\Python2017\numpypandas 的目录
2017/03/01 13:55 <DIR> .
2017/03/01 13:55 <DIR> ..
2017/02/28 17:48 7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
2017/02/28 17:38 455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc
2017/02/28 18:02 7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
3 个文件 14,630,384 字节
2 个目录 43,168,239,616 可用字节
G:\Python2017\numpypandas> pip install numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
Processing G:\Python2017\numpypandas\numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.12.0
G:\Python2017\numpypandas>dir
驱动器 G 中的卷是 新加卷
卷的序列号是 5EE9-2928
G:\Python2017\numpypandas 的目录
2017/03/01 13:55 <DIR> .
2017/03/01 13:55 <DIR> ..
2017/02/28 17:48 7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl
2017/02/28 17:38 455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc
2017/02/28 18:02 7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
3 个文件 14,630,384 字节
2 个目录 43,128,025,088 可用字节
G:\Python2017\numpypandas>pip install pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
Processing G:\Python2017\numpypandas\pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl
Requirement already satisfied: numpy>=1.7.0 in G:\Python2017\python\lib\site-
packages (from pandas==0.19.1)
Collecting python-dateutil (from pandas==0.19.1)
Downloading python_dateutil-2.6.0-py2.py3-none-any.whl (194kB)
42% |█████████████▌ | 81kB 62kB/s eta 0:00:02
47% |███████████████▏ | 92kB 69kB/s eta 0:00:
52% |████████████████▉ | 102kB 73kB/s eta 0:0
57% |██████████████████▌ | 112kB 78kB/s eta 0
63% |████████████████████▎ | 122kB 67kB/s eta
68% |██████████████████████ | 133kB 62kB/s et
73% |███████████████████████▋ | 143kB 86kB/s
79% |█████████████████████████▎ | 153kB 83kB/
84% |███████████████████████████ | 163kB 80kB
89% |████████████████████████████▋ | 174kB 90
94% |██████████████████████████████▍ | 184kB
100% |████████████████████████████████| 194k
B 78kB/s
Collecting pytz>=2011k (from pandas==0.19.1)
Downloading pytz-2016.10-py2.py3-none-any.whl (483kB)
36% |███████████▌ | 174kB 180kB/s eta 0:00:02
38% |████████████▏ | 184kB 180kB/s eta 0:00:0
40% |████████████▉ | 194kB 177kB/s eta 0:00:0
42% |█████████████▌ | 204kB 181kB/s eta 0:00:
44% |██████████████▎ | 215kB 176kB/s eta 0:00
46% |███████████████ | 225kB 173kB/s eta 0:00
48% |███████████████▋ | 235kB 172kB/s eta 0:0
50% |████████████████▎ | 245kB 171kB/s eta 0:
52% |█████████████████ | 256kB 173kB/s eta 0:
55% |█████████████████▋ | 266kB 179kB/s eta 0
57% |██████████████████▎ | 276kB 179kB/s eta
59% |███████████████████ | 286kB 182kB/s eta
61% |███████████████████▋ | 296kB 184kB/s eta
63% |████████████████████▎ | 307kB 192kB/s et
65% |█████████████████████ | 317kB 198kB/s et
67% |█████████████████████▊ | 327kB 158kB/s e
69% |██████████████████████▍ | 337kB 160kB/s
72% |███████████████████████ | 348kB 158kB/s
74% |███████████████████████▊ | 358kB 156kB/s
76% |████████████████████████▍ | 368kB 156kB/
78% |█████████████████████████ | 378kB 156kB/
80% |█████████████████████████▊ | 389kB 154kB
82% |██████████████████████████▍ | 399kB 152k
84% |███████████████████████████ | 409kB 151k
86% |███████████████████████████▉ | 419kB 148
88% |████████████████████████████▌ | 430kB 18
91% |█████████████████████████████▏ | 440kB 1
93% |█████████████████████████████▉ | 450kB 1
95% |██████████████████████████████▌ | 460kB
97% |███████████████████████████████▏| 471kB
99% |███████████████████████████████▉| 481kB
100% |████████████████████████████████| 491k
B 146kB/s
Collecting six>=1.5 (from python-dateutil->pandas==0.19.1)
Downloading six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: six, python-dateutil, pytz, pandas
Successfully installed pandas-0.19.1 python-dateutil-2.6.0 pytz-2016.10 six-1.10
.0
G:\Python2017\numpypandas>
G:\NocPython2017\numpypandas>pip install xlrd
Collecting xlrd
Downloading xlrd-1.0.0.tar.gz (2.6MB)
37% |████████████▏ | 972kB 28kB/s eta 0:00:55
38% |████████████▎ | 983kB 31kB/s eta 0:00:50
38% |████████████▍ | 993kB 28kB/s eta 0:00:56
39% |████████████▌ | 1.0MB 33kB/s eta 0:00:48
39% |████████████▋ | 1.0MB 33kB/s eta 0:00:46
39% |████████████▉ | 1.0MB 36kB/s eta 0:00:43
40% |█████████████ | 1.0MB 38kB/s eta 0:00:40
40% |█████████████ | 1.0MB 37kB/s eta 0:00:41
41% |█████████████▏ | 1.1MB 40kB/s eta 0:00:3
41% |█████████████▎ | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5
41% |█████████████▍ | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5
42% |█████████████▌ | 1.1MB 30kB/s eta 0:00:5
42% |█████████████▊ | 1.1MB 29kB/s eta 0:00:5
43% |█████████████▉ | 1.1MB 29kB/s eta 0:00:4
43% |██████████████ | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5
43% |██████████████ | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5
44% |██████████████▏ | 1.1MB 27kB/s eta 0:00:
44% |██████████████▎ | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:
45% |██████████████▍ | 1.2MB 27kB/s eta 0:00:
45% |██████████████▋ | 1.2MB 49kB/s eta 0:00:
45% |██████████████▊ | 1.2MB 43kB/s eta 0:00:
46% |██████████████▉ | 1.2MB 43kB/s eta 0:00:
46% |███████████████ | 1.2MB 54kB/s eta 0:00:
47% |███████████████ | 1.2MB 49kB/s eta 0:00:
47% |███████████████▏ | 1.2MB 57kB/s eta 0:00
47% |███████████████▍ | 1.2MB 57kB/s eta 0:00
48% |███████████████▌ | 1.2MB 63kB/s eta 0:00
48% |███████████████▋ | 1.2MB 67kB/s eta 0:00
49% |███████████████▊ | 1.3MB 71kB/s eta 0:00
49% |███████████████▉ | 1.3MB 63kB/s eta 0:00
49% |████████████████ | 1.3MB 78kB/s eta 0:00
50% |████████████████ | 1.3MB 72kB/s eta 0:00
50% |████████████████▎ | 1.3MB 66kB/s eta 0:0
51% |████████████████▍ | 1.3MB 68kB/s eta 0:0
51% |████████████████▌ | 1.3MB 60kB/s eta 0:0
51% |████████████████▋ | 1.3MB 60kB/s eta 0:0
52% |████████████████▊ | 1.3MB 49kB/s eta 0:0
52% |████████████████▉ | 1.4MB 36kB/s eta 0:0
53% |█████████████████ | 1.4MB 38kB/s eta 0:0
53% |█████████████████▏ | 1.4MB 34kB/s eta 0:
53% |█████████████████▎ | 1.4MB 28kB/s eta 0:
54% |█████████████████▍ | 1.4MB 30kB/s eta 0:
54% |█████████████████▌ | 1.4MB 28kB/s eta 0:
55% |█████████████████▋ | 1.4MB 29kB/s eta 0:
55% |█████████████████▊ | 1.4MB 31kB/s eta 0:
55% |██████████████████ | 1.4MB 29kB/s eta 0:
56% |██████████████████ | 1.4MB 30kB/s eta 0:
56% |██████████████████▏ | 1.5MB 35kB/s eta 0
57% |██████████████████▎ | 1.5MB 31kB/s eta 0
57% |██████████████████▍ | 1.5MB 32kB/s eta 0
57% |██████████████████▌ | 1.5MB 41kB/s eta 0
58% |██████████████████▋ | 1.5MB 39kB/s eta 0
58% |██████████████████▉ | 1.5MB 38kB/s eta 0
59% |███████████████████ | 1.5MB 34kB/s eta 0
59% |███████████████████ | 1.5MB 37kB/s eta 0
59% |███████████████████▏ | 1.5MB 37kB/s eta
60% |███████████████████▎ | 1.5MB 33kB/s eta
60% |███████████████████▍ | 1.6MB 36kB/s eta
61% |███████████████████▋ | 1.6MB 36kB/s eta
61% |███████████████████▊ | 1.6MB 39kB/s eta
61% |███████████████████▉ | 1.6MB 39kB/s eta
62% |████████████████████ | 1.6MB 38kB/s eta
62% |████████████████████ | 1.6MB 47kB/s eta
63% |████████████████████▏ | 1.6MB 50kB/s eta
63% |████████████████████▎ | 1.6MB 46kB/s eta
63% |████████████████████▌ | 1.6MB 49kB/s eta
64% |████████████████████▋ | 1.6MB 62kB/s eta
64% |████████████████████▊ | 1.7MB 58kB/s eta
65% |████████████████████▉ | 1.7MB 65kB/s eta
65% |█████████████████████ | 1.7MB 63kB/s eta
65% |█████████████████████ | 1.7MB 62kB/s eta
66% |█████████████████████▏ | 1.7MB 62kB/s et
66% |█████████████████████▍ | 1.7MB 49kB/s et
67% |█████████████████████▌ | 1.7MB 51kB/s et
67% |█████████████████████▋ | 1.7MB 46kB/s et
67% |█████████████████████▊ | 1.7MB 46kB/s et
68% |█████████████████████▉ | 1.8MB 46kB/s et
68% |██████████████████████ | 1.8MB 40kB/s et
69% |██████████████████████▏ | 1.8MB 41kB/s e
69% |██████████████████████▎ | 1.8MB 46kB/s e
69% |██████████████████████▍ | 1.8MB 38kB/s e
70% |██████████████████████▌ | 1.8MB 41kB/s e
70% |██████████████████████▋ | 1.8MB 32kB/s e
71% |██████████████████████▊ | 1.8MB 32kB/s e
71% |██████████████████████▉ | 1.8MB 33kB/s e
71% |███████████████████████ | 1.8MB 31kB/s e
72% |███████████████████████▏ | 1.9MB 33kB/s
72% |███████████████████████▎ | 1.9MB 38kB/s
73% |███████████████████████▍ | 1.9MB 36kB/s
73% |███████████████████████▌ | 1.9MB 35kB/s
73% |███████████████████████▋ | 1.9MB 37kB/s
74% |███████████████████████▊ | 1.9MB 35kB/s
74% |████████████████████████ | 1.9MB 53kB/s
75% |████████████████████████ | 1.9MB 51kB/s
75% |████████████████████████▏ | 1.9MB 59kB/s
75% |████████████████████████▎ | 1.9MB 64kB/s
76% |████████████████████████▍ | 2.0MB 56kB/s
76% |████████████████████████▌ | 2.0MB 58kB/s
77% |████████████████████████▊ | 2.0MB 62kB/s
77% |████████████████████████▉ | 2.0MB 64kB/s
77% |█████████████████████████ | 2.0MB 80kB/s
78% |█████████████████████████ | 2.0MB 74kB/s
78% |█████████████████████████▏ | 2.0MB 77kB/
79% |█████████████████████████▎ | 2.0MB 50kB/
79% |█████████████████████████▍ | 2.0MB 51kB/
79% |█████████████████████████▋ | 2.0MB 55kB/
80% |█████████████████████████▊ | 2.1MB 51kB/
80% |█████████████████████████▉ | 2.1MB 48kB/
81% |██████████████████████████ | 2.1MB 49kB/
81% |██████████████████████████ | 2.1MB 44kB/
81% |██████████████████████████▏ | 2.1MB 45kB
82% |██████████████████████████▎ | 2.1MB 46kB
82% |██████████████████████████▌ | 2.1MB 38kB
83% |██████████████████████████▋ | 2.1MB 55kB
83% |██████████████████████████▊ | 2.1MB 33kB
83% |██████████████████████████▉ | 2.2MB 27kB
84% |███████████████████████████ | 2.2MB 30kB
84% |███████████████████████████ | 2.2MB 24kB
85% |███████████████████████████▎ | 2.2MB 24k
85% |███████████████████████████▍ | 2.2MB 20k
85% |███████████████████████████▌ | 2.2MB 19k
86% |███████████████████████████▋ | 2.2MB 19k
86% |███████████████████████████▊ | 2.2MB 20k
87% |███████████████████████████▉ | 2.2MB 19k
87% |████████████████████████████ | 2.2MB 24k
87% |████████████████████████████▏ | 2.3MB 28
88% |████████████████████████████▎ | 2.3MB 26
88% |████████████████████████████▍ | 2.3MB 33
89% |████████████████████████████▌ | 2.3MB 30
89% |████████████████████████████▋ | 2.3MB 48
89% |████████████████████████████▊ | 2.3MB 46
90% |████████████████████████████▉ | 2.3MB 38
90% |█████████████████████████████ | 2.3MB 43
91% |█████████████████████████████▏ | 2.3MB 4
91% |█████████████████████████████▎ | 2.3MB 4
91% |█████████████████████████████▍ | 2.4MB 3
92% |█████████████████████████████▌ | 2.4MB 3
92% |█████████████████████████████▋ | 2.4MB 4
93% |█████████████████████████████▉ | 2.4MB 3
93% |██████████████████████████████ | 2.4MB 3
93% |██████████████████████████████ | 2.4MB 4
94% |██████████████████████████████▏ | 2.4MB
94% |██████████████████████████████▎ | 2.4MB
95% |██████████████████████████████▍ | 2.4MB
95% |██████████████████████████████▌ | 2.4MB
95% |██████████████████████████████▊ | 2.5MB
96% |██████████████████████████████▉ | 2.5MB
96% |███████████████████████████████ | 2.5MB
97% |███████████████████████████████ | 2.5MB
97% |███████████████████████████████▏| 2.5MB
97% |███████████████████████████████▎| 2.5MB
98% |███████████████████████████████▍| 2.5MB
98% |███████████████████████████████▋| 2.5MB
99% |███████████████████████████████▊| 2.5MB
99% |███████████████████████████████▉| 2.5MB
99% |████████████████████████████████| 2.6MB
100% |████████████████████████████████| 2.6M
B 20kB/s
Installing collected packages: xlrd
Running setup.py install for xlrd ... done
Successfully installed xlrd-1.0.0
G:\NocPython2017\numpypandas>
- 重玩python，安装pandas pandas pycharm pip一堆工具
- Windows pip 安装 pandas
- Python安装pandas,matplotlib
- python中安装pandas
- Windows下用最新pip安装pandas
- easyinstall、pip、numpy、scipy、pandas安装
- python numpy pandas的安装及pycharm anaconda的安装及配置
- [Python]如何快速安装Pandas
- python安装numpy和pandas
- python机器学习--01.windows下pip安装numpy、scilik-learn、pandas库
- python pandas
- python-pandas
- python pandas
- Python -- pandas
- Python - Pandas
- python-pandas
- Python pandas
- python pandas
- PHP session的使用简介
- swift3.0蓝牙开发(2)
- 1111111111
- 孤单之人的学习日记
- GOF设计模式-桥接模式
- 重玩python，安装pandas pandas pycharm pip一堆工具
- C/C++如何输入包含空格的字符串
- zlib 最新版本安装
- 经常用的一些宏定义
- 利用JavaMail在服务端发邮件
- 从is(":checked")说起
- mysql基本数据库操作
- memset用法
- Linux vim学习
