'Pandas' är ett 'Python'-bibliotek med öppen källkod. Den används för utvärdering av data. Versionen distribueras varje år. Ibland, tidigare, sker ändringarna och uppdateringarna kontinuerligt. Ibland är det lite viktigt att veta vilken version vi använder i det installerade Pandas-biblioteket. Till exempel, om vi installerar det för ett år sedan, kommer det inte att vara av samma version som när vi installerade det. Det skulle säkert ha uppdaterats en gång och kanske dubbelt så finns det. Så, hur kommer vi att känna igen den exakta versionen som används för närvarande?
För detta kommer Pandas med en funktion som gör det lättare för vem som helst att använda den för kunskapen om vilken version som används. Det fungerar även för Linux-, Windows- och Mac-användare. Vi kommer att diskutera alla möjliga sätt på vilka vi kan utföra kontrollen av 'Pandas-versionen'. För implementeringen av koden kommer vi att använda 'Spyder'-programvaran eftersom det är en Python-språkbaserad vänlig programvara för att utföra koden.
Syntax:
' pd.__version__'
Den medföljande syntaxen används för att kontrollera versionen av Pandas. 'pd' i koden är för 'Pandas', vilket betyder att importera Pandas-biblioteket som 'pd'. Det är ett enkelt sätt att kontrollera den använda versionen när vi behöver veta vilken version vi använder. Kör koden så får vi ett kvitto på versionen. Det är väldigt snabbt och enkelt.
Varför och hur man använder Pandas Check-version
I de stora företagen är dataanalysprestandan svår och då och då uppstår ny-till-ny-problem där lösningarna varierar och knackar på. När data är stor behöver vi problemlösningstekniker vid varje punkt. Uppdateringen av några av dem sker genom att man får kunskap om processen, vilket gör att det finns vissa kriterier för uppdateringen som kan vara vilken typ av minnesgrejer som helst eller andra krav. Efter att ha uppfyllt kravet sker uppdateringen och det är vad som dyker upp för oss när vi använder Pandas check-version. Den uppdaterade versionen dyker upp. Annars kan den tidigare versionen ses. Vi kommer att meddela dig och uppdatera den därefter.
Följande är metoderna som kan användas för att utföra kontroll av versionen i Pandas av 'pandas'. Vi kommer att granska dem en efter en med exempel för en tydlig förståelse och tillämpning av följande:
-
- Använd attributet 'version' för att kontrollera Pandas version.
- Kontrollera Pandas 'version' med beroenden.
- Kontrollera Pandas 'version' med beroenden med JSON-formatet.
Exempel 1: Använda versionsattributet för att kontrollera Pandas-versionen
I det här exemplet kommer vi att använda det enklaste sättet att kontrollera Pandas-versionen som körs in i vårt system. Öppna först verktyget 'Spyder' på ditt skrivbord/bärbara dator eftersom vi kör koden på den. Importera sedan Pandas-biblioteket för att arbeta med Python-miljön och för funktionskravet för versionskontrollen. Vi kan få versionsnummerkontrollen med '__version__'-attributet för Pandas. Versionen är med fyra bindestreck – två bindestreck i början och två bindestreck efter versionsattributet.
Versionen är en inbyggd funktion som tillhandahålls av Pandas för att returnera numret som anger vilken version av Pandas som är installerad. Skriv sedan ut 'pd' med 'dot' och med attributet. Här går vi med den tillhandahållna versionskontrollkunskapen. Den version som visas är alltid den uppdaterade versionen som är installerad i din arbetsmiljö.
Här visar utdata den korrekta versionen som för närvarande körs på ditt skrivbord. Det är lätt att kontrollera Pandas version med Pandas funktionen. Det finns ett knep här: i början, när vi installerar någon programvara av det 'Python-orienterade språket' för att använda Pandas-funktionerna för att kontrollera att Pandas-versionen är installerad eller inte, kan vi göra samma versionskontroll som ser till att installationsprocessen görs med Pandas bibliotek.
Exempel 2: Kontrollera Pandas-versionen med beroenden
I det föregående exemplet som vi gjorde för Pandas versionskontroll, visar det bara versionsnumret som är installerat. Vad händer om vi behöver veta något om beroenden och de fall som är involverade? Vi kan kontrollera det med Pandas-funktionen. Låt oss se hur man gör det. Importera Pandas bibliotek eftersom det är nödvändigt.
Nu är verktygsfunktionen 'och', 'prick' och metoden 'show_version'. Showversionen kan inte bara ge information om Pandas version utan ger också fullständig information om Pandas beroende paket. Versionen av Python och operativsystemtypen installeras och används i en av dem.
Utdatan visar informationen i detalj om varje Pandas-version, de andra versionerna i din användning och värdoperativsystemets information också.
Exempel 3: Kontrollera Pandas-versionen med beroenden med JSON-formatet
Vi lärde oss hur man kontrollerar Pandas-versionen och hur man kontrollerar dess beroenden. Här, i det här exemplet, kommer vi att kontrollera Pandas-versionen beroende på, men vi kommer nu att göra det med 'JSON'. Det är ett argument som används i Pandas som är inställt som standard som falskt. I det tidigare exemplet fanns JSON men det faktum att det inte var synligt, standardinställningen finns där. När vi behöver ändra argumentet måste vi göra det synligt och ändra den booleska termen till 'true' för att ändra standardinställningen. Varför uppstår JSON-frågan? JSON är ett öppet standardfilformat, och det är ett enkelt sätt att läsa data på grund av dess hantering av data och presentation. 'JSON'-formatet anger JavaScript-objektets notationsformat. Det växlar formatet i standarddata. Pandas JSON konverterar en lista till en DataFrame som ser mycket mer välordnad och organiserad ut.
Displayen visar alla beroenden för Pandas-versionen efter kontroll. Som vi ser returneras data i formatet 'JSON'. Datan blir lätt att läsa.
Slutsats
Pandas versionskontroll är en så användbar och användbar funktion. Ibland är det viktigt att veta vilken version vi använder för att fungera. Istället för att gå igenom en massa kommandon och funktionsinställningar kan vi använda Pandas checkversionsfunktion för att informera oss om versionen eftersom det är för lätt att göra det också. Vi gjorde alla möjliga metoder för Pandas kontrollversion som körs i exemplen. Vi har gjort versionskontrollen med Pandas. Vi har gjort versionskontrollen i Pandas med alla deras beroenden. Slutligen har vi gjort versionskontrollen i Pandas för alla beroenden genom att ändra argumentet och för att få resultaten i 'JSON'-formatet. Alla dessa tekniker är bra för att låta dig veta den installerade versionen av Pandas. De kan alla användas i olika situationer enligt kraven. Pandas checkversion är det snabbaste sättet att känna till versionen utan ansträngning.