如何在 VS Code 中安裝 Pandas

Python 的 Pandas 可以真正改變您在 VS Code 中分析和操作數據的方式。它確實是一個強大的遊戲規則改變工具，特別是對於涉及機器學習的任務。但在使用它之前，自然需要先安裝它。

繼續閱讀以了解有關在 VS Code 上安裝 Python Pandas 的更多信息。

在 VS Code 中安裝 Pandas

讓我們先做好準備，然後再深入研究安裝 Pandas 的細節。Visual Studio Code（或 VS Code）是 Microsoft 的免費源代碼編輯器。它因其多用途和強大的功能而受到世界各地開發人員的喜愛。它的眾多優勢之一是對 Python 的支持，Python 是一種在各地越來越流行的編程語言，尤其是在數據科學領域。

現在，讓我們逐步在 VS Code 集成開發環境 (IDE) 中安裝此庫。以下是步驟概述和詳細說明。

1. 運行Visual Studio 代碼。
2. 打開終端（從菜單或 Ctrl+）。

   

3. 執行“pip install pandas”命令。

   

4. 檢查安裝情況。

步驟 1 – 打開 VS Code 並訪問終端

作為第一步，讓我們準備好一切。打開 VS Code 後，您需要運行終端。終端會完成將庫和擴展安裝到 VS Code 中時的所有工作，並且您可以在其中輸入命令來安裝 Pandas。

在“終端”下的頂部菜單中找到終端。單擊此菜單項，它將打開。或者，如果您喜歡使用按鈕組合，則可以使用“Ctrl + `（反引號）”快捷鍵。

第 2 步 – 安裝 Pandas

現在您可以使用終端安裝 Pandas。在終端中輸入命令“pip install pandas”，然後按“Enter”。終端將完成其餘的工作。

如果您使用的是在開發人員中相當流行的 Python 3，您可能需要輸入“pip3 install pandas”。另一方面，如果您不確定正在使用哪個版本，請嘗試這兩個命令，看看哪個命令可以在您的系統上完成工作。這些命令告訴 Python 的包安裝程序 (pip) 下載並安裝 Pandas 庫。

第 3 步 – 驗證安裝

完成後，您應該會看到一條消息，表明安裝成功。這意味著 Pandas 庫已準備就緒，您可以使用它。您可以通過嘗試在 Python 文件中導入 Pandas 來仔細檢查。在命令行中的文件頂部輸入“import pandas as pd”並運行它。如果沒有收到任何錯誤，則說明您已在 VS Code 中成功安裝了 Pandas。

在 VS Code 中設置數據科學環境

您已經安裝並運行了 Pandas，因此這是關鍵的一步。因此，下一步是將其納入您的數據科學設置中。VS Code 作為用於製作各種軟件的多語言編碼工具而聞名。但它也是數據科學的一個很棒的工具。它原生支持 Jupyter Notebooks 和 Anaconda，簡化了在其中設置數據科學環境的過程。

Jupyter Notebooks 是一款開源 Web 應用程序，可讓您創建和共享包含實時代碼、方程、可視化和敘述文本的文檔。這些筆記本對於數據清理和轉換、數值模擬、統計建模、數據可視化、機器學習等特別有用。

同時，Anaconda 是用於科學計算和數據研究的 Python 和 R（數據科學專家認可的另一種語言）的發行版。它允許用戶管理多個數據科學包和環境。

如何安裝 Python 擴展

之前我們回顧了安裝 Pandas for Python 的所有細節以及需要它的原因。但有些人可能會想：“我首先如何在 VS Code 中使用 Python？” 這是您需要做的一切：

1. 打開Visual Studio 代碼。

   

2. 按“Ctrl + Shift + X”按鈕組合轉到“擴展”視圖。屏幕左側將有一個側邊欄，您可以在其中管理擴展程序。

   

3. 擴展視圖頂部有一個搜索欄。單擊它並輸入“Python”。您將看到與 Python 相關或名稱中帶有 Python 的擴展列表。

   

4. 在列表中搜索“Microsoft 的 Python 擴展”。它應該是第一個或最重要的結果之一。

   

5. 選擇“安裝”按鈕。

   

6. 讓安裝程序繼續進行。一旦“安裝”按鈕變成“卸載”，您就會知道它已完成。

   

擁有 Python 擴展後，您可以創建新的 Jupyter Notebook。

1. 按“Ctrl + Shift + P”打開命令選項板以創建筆記本。它將在屏幕頂部打開一個下拉菜單。

   

2. 使用命令面板輸入“Jupyter：創建新的空白筆記本”，然後按“Enter”。此命令將創建一個新的 Jupyter Notebook，您可以在其中編寫 Python 代碼並分析數據。

   

但請注意，這些步驟假設您的計算機上已安裝了 Python 和 Jupyter。這與在 VS Code 中安裝它們不同。與 C++ 或 C# 不同，Python 庫未隨 Windows 預安裝。編碼員必須手動設置它們。但還值得指出的是，如果您只想在計算機上使用基於 Python 的程序和遊戲，則不需要這樣做。

最重要的是，如果您沒有 Python 和 Jupyter，則需要先安裝它們，然後再將它們添加到 VS code。

看看熊貓的力量

在 VS Code 中安裝 Pandas 只是第一步。一旦它在您的 IDE 中可用，您就可以充分發揮其潛力。

Pandas 庫是處理和分析數據的強大庫。它包含處理結構化數據所需的各種數據結構和函數。其中包括以多種格式讀取和寫入數據的函數。

從技術角度來說，Pandas 構建在兩個核心 Python 庫之上。它們是用於數據可視化的 Matplotlib 和用於計算和數學運算的 NumPy。Pandas 使這些複雜的系統易於使用且直觀。這就是為什麼它對於數據科學界來說無疑是至關重要的。

使用 Pandas，您可以執行以下操作：

• 處理缺失數據
• 轉換數據格式
• 合併和連接數據集
• 分解數據集
• 過濾和重塑數據
• 進行統計分析
• 創建高細節可視化

上面的列表只是其中一部分，但是當您分析大量數據時，您會發現更多使用 Pandas 的方法。

這些熊貓不是黑白的

在 VS Code 中安裝 Pandas 相當簡單，並且開啟了數據分析和操作可能性的世界。它對於知道自己在做什麼的經驗豐富的數據科學家以及在數據科學或 Python 作為編程語言中站穩腳跟的初學者很有幫助。

您是否嘗試過在 VS Code 中安裝 Pandas？您有什麼建議或技巧可以分享嗎？請在下面發表評論。