„Pandas“ ist eine Open-Source-„Python“-Bibliothek. Es dient der Auswertung von Daten. Die Version wird jedes Jahr bereitgestellt. Manchmal, früher, treten die Änderungen und Aktualisierungen kontinuierlich auf. Manchmal ist es wichtig zu wissen, welche Version wir in der installierten Pandas-Bibliothek verwenden. Wenn wir es beispielsweise vor einem Jahr installieren, hat es nicht dieselbe Version wie bei der Installation. Es wäre sicher einmal aktualisiert worden und vielleicht ist die Möglichkeit zweimal vorhanden. Wie erkennen wir also die genaue Version, die derzeit verwendet wird?
Dafür lassen sich Pandas eine Funktion einfallen, die es jedem erleichtert, sie zu nutzen, um die Kenntnis der verwendeten Version zu erhalten. Es funktioniert auch für Linux-, Windows- und Mac-Benutzer. Wir werden alle Möglichkeiten besprechen, wie wir die Überprüfung der „Pandas-Version“ durchführen können. Für die Implementierung des Codes verwenden wir die „Spyder“-Software, da es sich um eine auf Python-Sprache basierende benutzerfreundliche Software zur Ausführung des Codes handelt.
Syntax:
„pd.__version__“
Die bereitgestellte Syntax wird verwendet, um die Version der Pandas zu überprüfen. Das „pd“ im Code steht für „Pandas“, was bedeutet, dass die Pandas-Bibliothek als „pd“ importiert werden soll. Es ist ein einfacher Ansatz, die verwendete Version jederzeit zu überprüfen, wenn wir wissen müssen, welche Version wir verwenden. Führen Sie den Code aus und wir werden über die Version bestätigt. Es ist sehr schnell und einfach.
Warum und wie man die Pandas Check-Version verwendet
In den großen Unternehmen ist die Datenanalyseleistung schwierig und von Zeit zu Zeit treten neue Probleme auf, für die die Lösungen variieren und von Zeit zu Zeit klopfen. Wenn die Datenmenge groß ist, brauchen wir die Problemlösungstechniken an jedem Punkt. Die Aktualisierung einiger von ihnen erfolgt durch Kenntnis des Prozesses, was bedeutet, dass es einige Kriterien für die Aktualisierung gibt, die jede Art von Speicherkram oder andere Anforderungen sein können. Nach Erfüllung der Voraussetzung erfolgt das Update und das wird uns angezeigt, wenn wir die Pandas-Check-Version verwenden. Die aktualisierte Version wird angezeigt. Andernfalls ist die vorherige Version zu sehen. Wir werden Sie darüber informieren und entsprechend aktualisieren.
Im Folgenden sind die Methoden aufgeführt, die für die Ausführung der Überprüfung der Version in Pandas von „Pandas“ verwendet werden können. Wir werden sie einzeln mit Beispielen durchgehen, um das Folgende klar zu verstehen und anzuwenden:
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- Verwenden Sie das Attribut „Version“, um die Panda-Version zu überprüfen.
- Überprüfen Sie die Pandas-„Version“ mit den Abhängigkeiten.
- Überprüfen Sie die Pandas-„Version“ mit den Abhängigkeiten im JSON-Format.
Beispiel 1: Verwenden des Versionsattributs zum Überprüfen der Pandas-Version
In diesem Beispiel verwenden wir den einfachsten Weg, um die Pandas-Version zu überprüfen, die in unserem System läuft. Öffnen Sie zuerst das „Spyder“-Tool auf Ihrem Desktop/Laptop, da wir den Code darauf ausführen werden. Importieren Sie dann die Pandas-Bibliothek, um in der Python-Umgebung zu arbeiten und für die funktionale Anforderung der Versionsprüfung. Wir können die Versionsnummer mit dem Attribut „__version__“ von Pandas überprüfen. Die Version ist mit den vier Bindestrichen – zwei Bindestriche am Anfang und zwei Bindestriche nach dem Versionsattribut.
Die Version ist eine integrierte Funktion, die von Pandas bereitgestellt wird, um die Nummer zurückzugeben, die die installierte Version von Pandas angibt. Drucken Sie dann das „pd“ mit „dot“ und mit dem Attribut. Hier gehen wir mit dem bereitgestellten Versionsprüfungswissen weiter. Die angezeigte Version ist immer die aktualisierte Version, die in Ihrer Arbeitsumgebung installiert ist.
Hier zeigt die Ausgabe die richtige Version an, die derzeit auf Ihrem Desktop ausgeführt wird. Es ist einfach, die Pandas-Version mit der Pandas-Funktion zu überprüfen. Hier gibt es einen Trick: Wenn wir am Anfang eine Software der „Python-orientierten Sprache“ installieren, um die Pandas-Funktionen zu verwenden, um zu überprüfen, ob die Pandas-Version installiert ist oder nicht, können wir dieselbe Versionsprüfung durchführen, die sicherstellt, dass die Der Installationsprozess erfolgt mit den Pandas-Bibliotheken.
Beispiel 2: Überprüfung der Pandas-Version mit den Abhängigkeiten
Im vorherigen Beispiel, das wir für die Pandas-Versionsprüfung durchgeführt haben, wird nur die installierte Versionsnummer angezeigt. Was ist, wenn wir etwas über die Abhängigkeiten und die beteiligten Fälle wissen müssen? Wir können das mit der Pandas-Funktion überprüfen. Mal sehen, wie das geht. Importieren Sie die Bibliothek von Pandas, da dies erforderlich ist.
Nun sind die Hilfsfunktionen „and“, „dot“ und die „show_version“-Methode. Die Show-Version kann nicht nur Informationen über die Version des Pandas geben, sondern liefert auch die vollständigen Details zu den abhängigen Paketen des Pandas. Die Python-Version und der Betriebssystemtyp werden in einem davon installiert und verwendet.
Die Ausgabe zeigt die detaillierten Informationen zu jeder Pandas-Version, den anderen Versionen in Ihrer Verwendung und auch die Informationen zum Hosting-Betriebssystem.
Beispiel 3: Überprüfen der Pandas-Version mit den Abhängigkeiten im JSON-Format
Wir haben gelernt, wie man die Pandas-Version und ihre Abhängigkeiten überprüft. Hier, in diesem Beispiel, werden wir die Pandas-Version abhängig prüfen, aber wir werden es jetzt mit „JSON“ tun. Es ist ein in Pandas verwendetes Argument, das standardmäßig auf 'false' gesetzt ist. Im vorherigen Beispiel gab es JSON, aber die Tatsache, dass es „nicht sichtbar“ war, die Einstellung „Standard“ ist vorhanden. Wenn wir das Argument ändern müssen, müssen wir es sichtbar machen und den booleschen Ausdruck auf „true“ ändern, um die Standardeinstellung zu ändern. Warum stellt sich die JSON-Frage? JSON ist ein offenes Standard-Dateiformat und bietet aufgrund seiner Datenverwaltung und Präsentation eine einfache Möglichkeit, die Daten zu lesen. Das „JSON“-Format bezeichnet das JavaScript-Objektnotationsformat. Das tauscht das Format in Standarddaten aus. Pandas JSON konvertiert eine Liste in einen DataFrame, der viel ordentlicher und organisierter aussieht.
Das Display zeigt nach der Überprüfung alle Abhängigkeiten der Pandas-Version an. Wie wir sehen, werden die Daten im „JSON“-Format zurückgegeben. Die Daten werden leicht lesbar.
Fazit
Pandas Versionsprüfung ist eine so hilfreiche und nützliche Funktion. Manchmal ist es wichtig zu wissen, mit welcher Version wir arbeiten. Anstatt viele Befehle und Funktionseinstellungen durchzugehen, können wir die Versionsprüfungsfunktion von Pandas verwenden, um uns über die Version zu informieren, da dies ebenfalls zu einfach ist. Wir haben alle möglichen Methoden der Pandas-Versionsprüfung in den Beispielen ausgeführt. Wir haben die Versionsprüfung mit den Pandas durchgeführt. Wir haben die Versionsprüfung in Pandas mit all ihren Abhängigkeiten durchgeführt. Zuletzt haben wir die Versionsprüfung in Pandas für alle Abhängigkeiten durchgeführt, indem wir das Argument geändert haben und die Ergebnisse im „JSON“-Format erhalten. All diese Techniken sind großartig, um Sie über die installierte Version von Pandas zu informieren. Sie alle können je nach Anforderung in verschiedenen Situationen eingesetzt werden. Die Pandas-Check-Version ist der schnellste Weg, um die Version mühelos zu erfahren.