如何解决pandas的导入错误？

Question

我用python 2.7.7安装了Anaconda.
但是,每当我运行"import pandas"时,我都会收到错误:
"ImportError: C extension: y not built. If you want to import pandas from the source directory, you may need to run 'python setup.py build_ext --inplace' to build the C extensions first."
我尝试运行建议的命令,但它说明了这一点

skipping 'pandas\index.c' Cython extension (up-to-date)      
skipping 'pandas\src\period.c' Cython extension (up-to-date) 
skipping 'pandas\algos.c' Cython extension (up-to-date)      
skipping 'pandas\lib.c' Cython extension (up-to-date)        
skipping 'pandas\tslib.c' Cython extension (up-to-date)      
skipping 'pandas\parser.c' Cython extension (up-to-date)     
skipping 'pandas\hashtable.c' Cython extension (up-to-date)  
skipping 'pandas\src\sparse.c' Cython extension (up-to-date) 
skipping 'pandas\src\testing.c' Cython extension (up-to-date)
skipping 'pandas\msgpack.cpp' Cython extension (up-to-date)

有没有人遇到过此之前找到了解决方案？

Answer 1

我现在遇到了与Python 3.4.3相同的问题.

我使用的是pandas-0.18.0.

升级(使用pip)为我解决了这个问题:

[sudo] pip install --upgrade pandas

升级的最终结果:

Successfully installed numpy-1.13.3 pandas-0.21.0 python-dateutil-2.6.1 pytz-2017.3 six-1.11.0

在此之后,问题就消失了!

Answer 2

我有同样的问题,问题来自编码问题.我的操作系统之前是用法语设置的,一切都很好.但是当我切换到英语时,我有上面的错误.

你可以输入

locale

在终端中检查本地环境变量.

当用法语设置时,我有这个配置: 法语配置.然后,在我切换到英语后,我有: 英语配置.

然后我在/ Users/myName下的.bash_profile中添加了以下行,一切都恢复正常.

export LC_ALL=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

Answer 3

Pandas的部分代码用C语言编写,以使其运行得更快.如果您尝试手动安装pandas,则需要构建它.尝试使用miniconda包管理器重新安装它:http://conda.pydata.org/miniconda.html

然后你就可以做到

conda install pandas

有关如何在下面的链接中执行此操作的非常简单的说明.只需要ctrl-f miniconda找到谈论它的部分

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/install.html

Answer 4

我在使用 python 2.7.13 时遇到了这个问题，这是我的解决方案： 1. 安装 Cython

pip install Cython

2.安装g++和gcc

apt-get install gcc, g++

3.卸载熊猫

pip uninstall pandas

4.重新安装熊猫

pip install pandas

那么一切都会好起来的。

Answer 5

我无法使用常规升级熊猫

pip install --upgrade pandas 

"tensorflow 1.6.0 has requirement numpy>=1.13.3, but you'll have numpy 1.13.1 which is incompatible."

然而撞它：

pip install --upgrade pandas --force

彻底解决问题