python中添加数据分析工具numpy和pandas

python中添加数据分析工具numpy和pandas
转载文章，原文地址 http://www.cnblogs.com/lxmhhy/p/6029465.html最近要对一系列数据做同比比较，需要用到numpy和pandas来计算，不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件，python版本必须是2.7以上。linux首先安装依赖包

-y  blas blas-devel lapack- -y  -y  freetype freetype-devel libpng libpng- -y  python- -y  pytz
yum -y install python-dateutil

windows安装pip即可，具体方法参考pip官网 http://pip-cn.readthedocs.io/en/latest/installing.html　　1、 pip方式安装如果有外网一般推荐使用pip安装，linux下和windows下均可使用pip安装

python -m pip install --upgrade pip

pip install --user numpy scipy matplotlib jupyter pandas sympy nose

但很快就会发现这些源安装超级慢，所以我推荐大家使用豆瓣的源

pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compip install seaborn scipy  -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

　　2、如果服务器上没有外网使用不了pip，则需要使用源码安装。推荐大家在豆瓣pypi下载，速度更快 https://pypi.doubanio.com/simple/?allow_list_dir=1python numpy安装包下载地址是 https://pypi.python.org/pypi/numpy/，pandas的安装包下载地址是 https://pypi.python.org/pypi/pandas，github地址是 https://github.com/pandas-dev

tar -xzf numpy-1.11.2.tar.gz
cd numpy-1.11.2python setup.py build  # 编译几分钟
python setup.py install

如提示缺少 setuptools 则从https://pypi.python.org/pypi/setuptools下载 setuptools安装。安装pandas会提示 ImportError: Building pandas requires cython则需要安装Cython或者升级Cython先，下载链接 https://pypi.python.org/pypi/Cython/ 。windows下pip安装如下

pip install Cython

linux下可使用yum安装或者pip安装

yum install -y Cython.x86_64

如果需要更新到最新版本的Cython则下载源码后安装

cd Cython-0.25.1python setup.py build
python setup.py install

然后是按照pandas

cd pandas-0.19.0python setup.py build   # 比较久
python setup.py install

如果遇到需要安装 python-dateutil的提示则是该库版本过低。先下载six最新版本1.9.0（下载地址），然后更新 python-dateutil到新版本2.5.3版本（下载地址）。最后运行如果出现 /usr/lib64/libstdc++.so.6: ELF file OS ABI invalid的错误则将 /usr/lib64/libstdc++.so.6软链指向低版本的 libstdc++.so.6.0.8，不要指向高版本 libstdc++.so.6.0.20。至此就安装成功了。总结，花了一上午安装这个主要是因为下载源慢，依赖包多。所以建议大家都是用pypi豆瓣源，直接在simple下面搜你需要的安装包。