Cómo configurar Jupyter Notebook con Python 3 en Ubuntu 18.04


Los Jupyter Notebooks (o simplemente Notebooks) son documentos producidos por la aplicación Jupyter Notebook que contienen código de ordenador y elementos de texto enriquecido (párrafo, ecuaciones, figuras, enlaces, etc.) que ayudan a presentar y compartir investigaciones reproducibles. Precisamente la aplicación web de código abierto, Jupyter Notebook le permite crear y compartir código interactivo, visualizaciones y más. Además, esta herramienta se puede utilizar con varios lenguajes de programación, incluidos Python, Julia, R, Haskell y Ruby. Ciertamente tal repercusión ha tenido esta herramienta que a menudo se usa para trabajar con datos, modelado estadístico y aprendizaje automático.

Este post le guiará a través de la configuración de Jupyter Notebook para que se ejecute desde un servidor Ubuntu 18.04, y también se mostrará cómo conectarse y usar el notebook. Al final de este post, podrá ejecutar el código de Python 3 con Jupyter Notebook ejecutándose en un servidor remoto. Para completar este post, debe tener una instancia de servidor Ubuntu 18.04 nueva con un firewall básico y un usuario no root con privilegios de sudo configurados. 

Configurar Python

Para comenzar el proceso, instalaremos las dependencias que necesitamos para nuestro entorno de programación Python desde los repositorios de Ubuntu. Ubuntu 18.04 viene preinstalado con Python 3.6. Usaremos el pip del administrador de paquetes de Python para instalar componentes adicionales un poco más tarde.

Primero necesitamos actualizar el índice apt del paquete local y luego descargar e instalar los paquetes:

sudo apt update 

A continuación, instale pip y los archivos de encabezado de Python, que utilizan algunas de las dependencias de Jupyter:

sudo apt install python3-pip python3-dev 

Ahora podemos pasar a configurar un entorno virtual de Python en el que instalaremos Jupyter.

Crear un entorno virtual de Python para Jupyter

Ahora que tenemos Python 3, sus archivos de encabezado y pip listos para usar, podemos crear un entorno virtual de Python para administrar nuestros proyectos. Instalaremos Jupyter en este entorno virtual.

Para hacer esto, primero necesitamos acceder al comando virtualenv que podemos instalar con pip.

Actualice pip e instale el paquete escribiendo:

sudo -H pip3 install --upgrade pip sudo -H pip3 install virtualenv 

El indicador-H garantiza que la política de seguridad establezca la variable home de entorno en el directorio de inicio del usuario de destino.

Con virtualenvinstalado, podemos empezar a formar nuestro entorno. Cree y muévase a un directorio donde podamos guardar nuestros archivos de proyecto. Lo llamaremos my_project_dir, pero debe usar un nombre que sea significativo para usted y para lo que está trabajando.

mkdir ~/my_project_dir cd ~/my_project_dir 

Dentro del directorio del proyecto, crearemos un entorno virtual de Python. Al final de este post, lo llamaremos, my_project_envpero debe llamarlo de alguna manera que sea relevante para su proyecto.

virtualenv my_project_env 

Esto creará un directorio llamado my_project_env dentro de su directorio my_project_dir. En el interior, instalará una versión local de Python y una versión local de pip. Podemos usar esto para instalar y configurar un entorno Python aislado para Jupyter.

Antes de instalar Jupyter, debemos activar el entorno virtual. Puede hacerlo escribiendo:

source my_project_env/bin/activate 

Su mensaje debería cambiar para indicar que ahora está operando dentro de un entorno virtual de Python. Se verá algo como esto: .(my_project_env)user@host:~/my_project_dir$

Ahora está listo para instalar Jupyter en este entorno virtual.

Instalar Jupyter

Con su entorno virtual activo, instale Jupyter con la instancia local de pip.

Nota: Cuando el entorno virtual está activado (cuando su solicitud precede amy_project_env), use pip en lugar de pip3, incluso si está usando Python 3. La copia de la herramienta del entorno virtual siempre se denomina pip, independientemente de la versión de Python.

pip install jupyter 

En este punto, ha instalado con éxito todo el software necesario para ejecutar Jupyter. Ahora podemos iniciar el servidor de Notebook.

Ejecutar Jupyter Notebook

¡Ahora tiene todo lo que necesita para ejecutar Jupyter Notebook! Para ejecutarlo, ejecute el siguiente comando:

jupyter notebook 

Se imprimirá un registro de las actividades de Jupyter Notebook en el terminal. Cuando ejecute Jupyter Notebook, se ejecuta en un número de puerto específico. El primer cuaderno que ejecute normalmente utilizará el puerto 8888. Para comprobar el número de puerto específico en el que se ejecuta Jupyter Notebook, consulte el resultado del comando utilizado para iniciarlo:


         
          Output
         [I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy/my_project_dir
[I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 21:23:21.361 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 21:23:21.361 NotebookApp]

    Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
    to login with a token:
        http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72

Si está ejecutando Jupyter Notebook en un ordenador (no en un servidor), puede navegar a la URL que se muestra para conectarse a Jupyter Notebook. Si está ejecutando Jupyter Notebook en un servidor, deberá conectarse al servidor mediante túneles SSH como se describe mas adelante.

En este punto, puede mantener abierta la conexión SSH y seguir ejecutando Jupyter Notebook o puede salir de la aplicación y volver a ejecutarla una vez que haya configurado el túnel SSH. Elijamos detener el proceso de Jupyter Notebook pues lo ejecutaremos nuevamente una vez que hayamos configurado el túnel SSH. 

Para detener el proceso de Jupyter Notebook, presione CTRL+C, escriba Y y luego ENTER para confirmar. Se mostrará la siguiente salida:


         
          Output
         [C 21:28:28.512 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 21:28:28.512 NotebookApp] Shutting down 0 kernels

Ahora configuraremos un túnel SSH para que podamos acceder al Notebook.

Conexión al servidor mediante túneles SSH

Ahora vamos a ver cómo conectarnos a la interfaz web de Jupyter Notebook mediante túneles SSH pues dado que Jupyter Notebook se ejecutará en un puerto específico del servidor (como , por ejemplo :8888:8889etc.), el túnel SSH le permite conectarse al puerto del servidor de forma segura. A continuación vamos a ver cómo crear un túnel SSH desde Mac o Linux y Windows.

Tunelización SSH con Mac o Linux

Si usa Mac o Linux, los pasos para crear un túnel SSH son similares a usar SSH para iniciar sesión en su servidor remoto, excepto que hay parámetros adicionales en el comando ssh.  Ahora vamos a ver los parámetros adicionales necesarios en el comando ssh para tunelizar con éxito.

La tunelización SSH se puede realizar ejecutando el siguiente comando SSH en una nueva ventana de terminal local:

ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip 

El comando ssh abre una conexión SSH, pero -L especifica que el puerto dado en el host local (cliente) se reenviará al host y puerto dados en el lado remoto (servidor). Esto significa que cualquier cosa que se esté ejecutando en el segundo número de puerto (por ejemplo 8888 ), en el servidor aparecerá en el primer número de puerto (por ejemplo 8888 ) en su ordenador local.

Opcionalmente, cambie el puerto 8888a uno de su elección para evitar usar un puerto que ya está en uso por otro proceso.

server_username es su nombre de usuario (por ejemplo sammy) en el servidor que creó y your_server_ip es la dirección IP de su servidor.

Por ejemplo, para el nombre de usuario sammy y la dirección del servidor 203.0.113.0, el comando sería:

ssh -L 8888:localhost:8888 [email protected] 

Si no aparece ningún error después de ejecutar el comando ssh -L, puede pasar a su entorno de programación y ejecutar Jupyter Notebook:

jupyter notebook 

Recibirá resultados con una URL, de modo que vaya desde un navegador web en su máquina local y abra la interfaz web de Jupyter Notebook con la URL que comienza con http://localhost:8888. Asegúrese de incluir el número de token o ingrese la cadena del número de token cuando se le solicite en http://localhost:8888.

Tunelización SSH con Windows y Putty

Si está usando Windows, puede crear un túnel SSH usando Putty . Primero, ingrese la URL del servidor o la dirección IP como el nombre de host como se muestra:

Establecer nombre de host para túnel SSH

A continuación, haga clic en SSH en la parte inferior del panel izquierdo para expandir el menú y luego haga clic en Túneles . Ingrese el número de puerto local que desea usar para acceder a Jupyter en su máquina local. Elija 8000 o mayor para evitar los puertos utilizados por otros servicios y establezca el destino como donde está el número del puerto en el que se ejecuta Jupyter Notebook.localhost:8888:8888

Ahora haga clic en el botón Agregar y los puertos deberían aparecer en la lista de puertos reenviados :

Lista de puertos reenviados

Finalmente, haga clic en el botón Abrir para conectarse al servidor a través de SSH y canalizar los puertos deseados. Navegue a (o al puerto que elija) en un navegador web para conectarse a Jupyter Notebook que se ejecuta en el servidor. Asegúrese de incluir el número de token o ingrese la cadena del número de token cuando se le solicite en .http://localhost:8000

Uso de Jupyter Notebook

 Si actualmente no tiene Jupyter Notebook ejecutándose, inícielo con el  comando jupyter notebook. Ahora debería estar conectado a él usando un navegador web. Jupyter Notebook es una herramienta muy poderosa con muchas características. Veamos algunas de las funciones básicas para que pueda comenzar a utilizar esta fantástica herramienta.

 Jupyter Notebook mostrará todos los archivos y carpetas en el directorio desde el que se ejecuta, por lo que cuando esté trabajando en un proyecto, asegúrese de iniciarlo desde el directorio del proyecto.

Para crear un nuevo archivo de Notebook, seleccione Nuevo > Python 3 en el menú desplegable superior derecho:

Crear un nuevo cuaderno de Python 3

Como vemos, esto abrirá un cuaderno. Ahora podemos ejecutar el código de Python en la celda o cambiar la celda a Markdown. Por ejemplo, cambie la primera celda para aceptar Markdown haciendo clic en Celda > Tipo de celda > Markdown en la barra de navegación superior. Ahora podemos escribir notas usando Markdown e incluso incluir ecuaciones escritas en LaTeX colocándolas entre los $$símbolos. Por ejemplo, escriba lo siguiente en la celda después de cambiarla a Markdown:

# First Equation

Let us now implement the following equation:
$$ y = x^2$$

where $x = 2$

Para convertir la reducción en texto enriquecido, presione CTRL+ENTER y los siguientes deberían ser los resultados:

resultados de rebajas

Puede usar las celdas de descuento para tomar notas y documentar su código. Implementemos esa ecuación e imprimamos el resultado. Haga clic en la celda superior, luego presione ALT+ENTER para agregar una celda debajo e ingrese el siguiente código en la nueva celda.

x = 2
y = x**2
print(y)

Para ejecutar el código, presione  el botono de RUN o simplemente CTRL+ENTER y eecibirá los siguientes resultados:

resultados de la primera ecuacion

Resumen

Como hemos visto Jupyter Notebook se basa en el lenguaje de programación Python, aunque también es compatible con otros lenguajes de programación como R, Julia y Scala permitiendo ejecutar código en tiempo real y ver los resultados de inmediato, lo que lo hace muy útil para la enseñanza, la investigación y el análisis de datos.

Algunas de las características principales de Jupyter Notebook esbozadas en este post son:

  • Permite integrar código, texto, imágenes y visualizaciones en un solo documento.
  • Permite trabajar con datos en vivo, lo que significa que los usuarios pueden explorar y analizar conjuntos de datos en tiempo real.
  • Permite crear gráficos y visualizaciones interactivas.
  • Permite compartir y colaborar con otros usuarios, lo que lo hace muy útil para trabajos en equipo o para la enseñanza.

En resumen, Jupyter Notebook es una herramienta muy útil para explorar y analizar datos, crear informes interactivos y colaborar con otros usuarios. ¡Ahora tiene la capacidad de importar módulos y usar Notebook como lo haría con cualquier otro entorno de desarrollo de Python!

Instalar Pandas en Ubuntu


Pandas y Ubuntu 20.04

Pandas es un marco de código abierto rápido, eficiente, modular y fácil de usar para el análisis y la manipulación de datos. Está diseñado sobre el lenguaje de programación Python y, por lo tanto, Pandas es pitónico.

Ubuntu 20.04 , cuyo nombre en código es Focal Fossa, es la versión más reciente de Ubuntu LTS. Saldrá en abril de 2020 y tendrá soporte durante 5 años hasta abril de 2025 (soporte estándar).

Ubuntu 20.04 también incluye Python 3 de forma predeterminada, por lo que no es necesario instalarlo también. Este es un movimiento de mandato porque la Fundación Python ya anunció  el EOL de Python 2 , que es el 1 de enero de 2020. En las versiones anteriores de Ubuntu, Python 2 es el predeterminado y escribir  python en la terminal lo llevará a Python 2, lo que significa tenemos que escribir  python3 para usar Python 3. Ahora puede instalar  python-is-python3, que se establecerá  python en  python3.

Método 1: instalar el python3-pandaspaquete del sistema

El primer método es instalar el paquete del sistema python3-pandas en Ubuntu 20.04. La versión puede estar desactualizada, pero generalmente viene con menos errores que pueden introducirse en versiones posteriores. Aquí está la información sobre python3-pandas:

Paquete: python3-pandas
Versión: 0.25.3 + dfsg-7
Prioridad: opcional
Sección: universe / python
Fuente: pandas
Origen: Ubuntu
Mantenedor: Desarrolladores de Ubuntu [email protected] Mantenedor 
original: Debian Science Team [email protected]
Errores: https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+filebug
Tamaño instalado: 14.3 MB
Depende: python3 (<< 3.9), python3 (> = 3.8 ~), python3-dateutil, python3-numpy (> = 1: 1.15 ~), python3-tz, python3: any, python3-pandas-lib (> = 0.25 .3 + dfsg-7), python3-pkg-resources, python3-six
Recomienda: python3-scipy, python3-matplotlib, python3-numexpr, python3-tables, python3-xlrd, python3-openpyxl, python3-xlwt, python3-bs4, python3-html5lib, python3-lxml
Sugiere: python-pandas-doc, python3-statsmodels
Descansos: cnvkit (<< 0.9.6-1.1), python3-feather-format (<< 0.3.1 + dfsg1-2.1), python3-skbio (<< 0.5.5-2.1), python3-statsmodels (<< 0.10 .0 ~), tipos q2 (<< 2019.7.0-1.1)
Inicio: https://pandas.pydata.org/
Tamaño de descarga: 1,968 kB
Fuentes APT: http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe paquetes amd64
Descripción: estructuras de datos para datos "relacionales" o "etiquetados"
pandas es un paquete de Python que proporciona rapidez, flexibilidad y expresividad
estructuras de datos diseñadas para trabajar con "relacionales" o
datos "etiquetados" fáciles e intuitivos. Pretende ser el fundamental
bloque de construcción de alto nivel para hacer datos prácticos del mundo real
análisis en Python. pandas es adecuado para muchos tipos diferentes de
datos:
.
Datos tabulares con columnas de tipos heterogéneos, como en un SQL
tabla o hoja de cálculo de Excel
Tiempo ordenado y desordenado (no necesariamente de frecuencia fija)
datos de la serie.
Datos matriciales arbitrarios (homogéneamente tipificados o heterogéneos) con
etiquetas de fila y columna
Cualquier otra forma de conjuntos de datos observacionales / estadísticos. Los datos
en realidad, no es necesario etiquetarlo en absoluto para colocarlo en un pandas
estructura de datos
.
Este paquete contiene la versión Python 3.

Para instalar el paquete, ejecute el siguiente apt installcomando y presione «Y» para continuar con la instalación:

sudo apt install python3-pandas

Verá la salida como la captura de pantalla a continuación (todo el texto se pega después de la captura de pantalla). Python 3 y numpy también se instalarán si no lo tiene en su sistema. Como puede ver a continuación, ocupará 100 MB de su disco.

Ejecutando sudo apt install python3 pandas en Ubuntu 20.04




Instale el paquete de documentación de panda: python-pandas-doc

Una vez que haya instalado pandas, se recomienda instalar también el paquete de documentación python-pandas-doc. De esta manera, puede acceder fácilmente a la documentación de panda sin conexión sin tener que ir al sitio web de pandas cada vez.

Para instalarlo, ejecute el siguiente comando:

sudo apt install python-pandas-doc

Verá la salida como la captura de pantalla a continuación. Presione ‘Y’ para continuar.

Instalación de python pandas doc en Ubuntu 20.04 por sudo apt install python pandas doc
vh @ varhowto-com: ~ $ sudo apt install python-pandas-doc
Leyendo listas de paquetes… Listo
Construyendo árbol de dependencia
Leyendo información de estado… Listo
Se instalarán los siguientes paquetes adicionales:
fuentes-mathjax libjs-mathjax libjs-requirejs
Paquetes sugeridos:
fuentes-mathjax-extras fonts-stix libjs-mathjax-doc
Se instalarán los siguientes paquetes NUEVOS:
fuentes-mathjax libjs-mathjax libjs-requirejs
python-pandas-doc
0 actualizado, 4 recién instalados, 0 para eliminar y 49 sin actualizar.
Necesita obtener 14,8 MB de archivos.
Después de esta operación, se utilizarán 105 MB de espacio adicional en disco.
¿Quieres continuar? [Y / n] años
Obtenga: 1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe amd64 fonts-mathjax all 2.7.4 + dfsg-1 [2,208 kB]
Obtener: 2 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe amd64 libjs-requirejs all 2.3.6-1 [29.9 kB]
Obtener: 3 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe amd64 libjs-mathjax all 2.7.4 + dfsg-1 [5,654 kB]
Obtenga: 4 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe amd64 python-pandas-doc all 0.25.3 + dfsg-7 [6,939 kB]
Obtenido 14,8 MB en 2 s (6886 kB / s)
Seleccionando el paquete fonts-mathjax previamente no seleccionado.
(Leyendo la base de datos… 287140 archivos y directorios instalados actualmente).
Preparándose para descomprimir… / fonts-mathjax_2.7.4 + dfsg-1_all.deb…
Desempaquetando fonts-mathjax (2.7.4 + dfsg-1)…
Seleccionando el paquete libjs-requirejs previamente no seleccionado.
Preparándose para descomprimir… / libjs-requirejs_2.3.6-1_all.deb…
Desempaquetando libjs-requirejs (2.3.6-1)…
Seleccionando el paquete libjs-mathjax no seleccionado previamente.
Preparándose para descomprimir… / libjs-mathjax_2.7.4 + dfsg-1_all.deb…
Desempaquetando libjs-mathjax (2.7.4 + dfsg-1)…
Seleccionando el paquete python-pandas-doc previamente no seleccionado.
Preparándose para descomprimir… / python-pandas-doc_0.25.3 + dfsg-7_all.deb…
Desempaquetando python-pandas-doc (0.25.3 + dfsg-7)…
Configurando fonts-mathjax (2.7.4 + dfsg-1)…
Configurando libjs-mathjax (2.7.4 + dfsg-1)…
Configurando libjs-requirejs (2.3.6-1)…
Configurando python-pandas-doc (0.25.3 + dfsg-7)…
Procesando activadores para fontconfig (2.13.1-2ubuntu3)…

Luego, puede hacer clic en este enlace o copiarlo en su navegador para ver la documentación de panda: /usr/share/doc/python-pandas-doc/html/index.html .

documentación de pandas en Ubuntu 20.04

Método 2: instalar pandas con pip en Ubuntu 20.04

A veces, se prefiere usar un administrador de paquetes de Python para instalar pandas, especialmente si desea usar la última versión de pandas. pandas se ha actualizado recientemente a la versión 1 y el del repositorio oficial de Ubuntu 20.04 sigue siendo 0.25.3.

Paso 1: instalar pip3(y Python3)

Hay dos administradores de paquetes de Python principales. El primero es el oficial llamado Pip, y otro es Conda (Anaconda o Miniconda). En caso de duda o para principiantes, el oficialpip se recomienda .

Instale Python 3 y pip para pandas

Pipes el administrador de paquetes nativo de Python. Lo usaremos para instalar pandas. Para instalar pip3, ejecute el siguiente comando. Porque pip3depende de Python 3, python3también se instalará si no está en su sistema Ubuntu 20.04.

sudo apt install python3-pip

Verá un resultado similar a la captura de pantalla a continuación. Presione «Y» para continuar. Como puede notar, también se instalará python-pip-whlpython3-wheel, donde wheel es el formato de paquete integrado para Python.

Instalar pip 3 para PyTorch

Aquí está el resultado completo de la pip3instalación

vh @ varhowto-com: ~ $ sudo apt install python3-pip
Leyendo listas de paquetes… Listo
Construyendo árbol de dependencia
Leyendo información de estado… Listo
Se instalarán los siguientes paquetes adicionales:
python-pip-whl python3-rueda
Se instalarán los siguientes paquetes NUEVOS:
python-pip-whl python3-pip python3-rueda
0 actualizado, 3 recién instalados, 0 para eliminar y 49 sin actualizar.
Necesita obtener 2.053 kB de archivos.
Después de esta operación, se utilizarán 3455 kB de espacio adicional en disco.
¿Quieres continuar? [Y / n] años
Obtenga: 1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe amd64 python-pip-whl all 20.0.2-5ubuntu1 [1,799 kB]
Obtener: 2 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe amd64 python3-wheel all 0.34.2-1 [23.8 kB]
Obtener: 3 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal / universe amd64 python3-pip all 20.0.2-5ubuntu1 [230 kB]
Obtenido 2053 kB en 1 s (2104 kB / s)
Seleccionar el paquete python-pip-w previamente no seleccionado
hl.
(Leyendo la base de datos… 273191 archivos y directorios c
instalado actualmente.)
Preparándose para descomprimir… / python-pip-whl_20.0.2-5ubunt
u1_all.deb…
Desempaquetando python-pip-whl (20.0.2-5ubuntu1)…
Seleccionar el paquete python3-whee previamente no seleccionado
l.
Preparándose para descomprimir… / python3-wheel_0.34.2-1_all.d
eb ...
Desembalaje de python3-wheel (0.34.2-1)…
Seleccionando el paquete python3-pip no seleccionado previamente.
Preparándose para descomprimir… / python3-pip_20.0.2-5ubuntu1_
all.deb…
Desempaquetando python3-pip (20.0.2-5ubuntu1)…
Configurando python3-wheel (0.34.2-1)…
Configurando python-pip-whl (20.0.2-5ubuntu1)…
Configurando python3-pip (20.0.2-5ubuntu1)…
Procesando activadores para man-db (2.9.1-1)…

[Alternativa] Instalar Conda (Anoconda / Miniconda) para pandas

Paso 2: instalar pandausando pip

Para instalar pandasdesde PyPI (pip), ejecute el siguiente comando:

pip3 install pandas

Tenga en cuenta que si ha instalado pandas usando el primer método, necesitará desinstalar pandas usando sudo apt remove python3-pandas, de lo contrario verá el resultado: «Requisito ya satisfecho: pandas en / usr / lib / python3 / dist-packages (0.25.3)» , lo que significa que no está obteniendo la última versión de pandas.

la última versión de pandas no está instalada si está instalada la versión del sistema

Verá la siguiente salida en su terminal. Como puede ver en la última línea, acabo de instalar pandas 1.1.0 en mi sistema operativo Ubuntu 20.04. Su número de versión puede ser mayor a medida que pandas lance nuevas versiones.

Recolectando pandas
Descargando pandas-1.1.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (10,3 MB)
Requisito ya satisfecho: python-dateutil> = 2.7.3 en / usr / lib / python3 / dist-packages (de pandas) (2.7.3)
Requisito ya satisfecho: pytz> = 2017.2 en / usr / lib / python3 / dist-packages (de pandas) (2019.3)
Requisito ya satisfecho: numpy> = 1.15.4 en / usr / lib / python3 / dist-packages (de pandas) (1.17.4)
Instalación de paquetes recopilados: pandas
Pandas-1.1.0 instalado con éxito

Método 3: instalar pandas con conda (Miniconda / Anaconda)

Existe otra distribución popular de paquetes de Python llamada Anaconda o Miniconda. También puedes usarlo para instalar pandas.

Anteriormente hemos escrito un tutorial para instalar Miniconda , puedes leerlo si prefieres conda o simplemente quieres aprender más. Tenga en cuenta que conda distribuye Python en sí, por lo que no usará el sistema Python y no necesitará tener instalado Python antes de instalar conda.

Para instalar pandas con conda, ejecute el siguiente comando. Cuando se le pregunte “¿Continuar ([y] / n)?”, Presione y e ingrese para continuar.

conda install pandas

Verá el siguiente resultado:

Instalación de pandas usando conda en Ubuntu 20.04

Aquí está el resultado completo:

(base) vh @ varhowto-com: ~ $ conda instalar pandas
Recopilación de metadatos del paquete (current_repodata.json): hecho
Entorno de resolución: hecho

## Plan de paquete ##

  ubicación del entorno: / home / vh / miniconda3

  especificaciones agregadas / actualizadas:
    - pandas


Se descargarán los siguientes paquetes:

    paquete | construir
    --------------------------- | -----------------
    blas-1.0 | mkl 6 KB
    certificados-ca-2020.6.24 | 0 125 KB
    certifi-2020.6.20 | py38_0 156 KB
    intel-openmp-2020.1 | 217780 KB
    mkl-2020.1 | 217129,0 MB
    mkl-service-2.3.0 | py38he904b0f_0 62 KB
    mkl_fft-1.1.0 | py38h23d657b_0 150 KB
    mkl_random-1.1.1 | py38h0573a6f_0 341 KB
    numpy-1.19.1 | py38hbc911f0_0 21 KB
    numpy-base-1.19.1 | py38hfa32c7d_0 4.2 MB
    pandas-1.1.0 | py38he6710b0_0 8.4 MB
    python-dateutil-2.8.1 | py_0 215 KB
    pytz-2020.1 | py_0 184 KB
    -------------------------------------------------- ----------
                                           Total: 143,6 MB

Se INSTALARÁN los siguientes paquetes NUEVOS:

  blas pkgs / main / linux-64 :: blas-1.0-mkl
  intel-openmp pkgs / main / linux-64 :: intel-openmp-2020.1-217
  mkl pkgs / main / linux-64 :: mkl-2020.1-217
  mkl-service pkgs / main / linux-64 :: mkl-service-2.3.0-py38he904b0f_0
  mkl_fft pkgs / main / linux-64 :: mkl_fft-1.1.0-py38h23d657b_0
  mkl_random pkgs / main / linux-64 :: mkl_random-1.1.1-py38h0573a6f_0
  numpy pkgs / main / linux-64 :: numpy-1.19.1-py38hbc911f0_0
  numpy-base pkgs / main / linux-64 :: numpy-base-1.19.1-py38hfa32c7d_0
  pandas pkgs / main / linux-64 :: pandas-1.1.0-py38he6710b0_0
  python-dateutil pkgs / main / noarch :: python-dateutil-2.8.1-py_0
  pytz pkgs / main / noarch :: pytz-2020.1-py_0

Los siguientes paquetes serán ACTUALIZADOS:

  certificados ca 2020.1.1-0 -> 2020.6.24-0
  certifi 2020.4.5.1-py38_0 -> 2020.6.20-py38_0


Continuar ([y] / n)? y


Descarga y extracción de paquetes
blas-1.0 | 6 KB | #################################### | 100%
mkl-2020.1 | 129,0 MB | #################################### | 100%
pytz-2020.1 | 184 KB | #################################### | 100%
intel-openmp-2020.1 | 780 KB | #################################### | 100%
mkl-service-2.3.0 | 62 KB | #################################### | 100%
certificados-ca-2020 | 125 KB | #################################### | 100%
mkl_random-1.1.1 | 341 KB | #################################### | 100%
numpy-base-1.19.1 | 4,2 MB | #################################### | 100%
python-dateutil-2.8. | 215 KB | #################################### | 100%
pandas-1.1.0 | 8,4 MB | #################################### | 100%
mkl_fft-1.1.0 | 150 KB | #################################### | 100%
certifi-2020.6.20 | 156 KB | #################################### | 100%
numpy-1.19.1 | 21 KB | #################################### | 100%
Preparando transacción: hecho
Verificando transacción: hecho
Ejecutando transacción: hecho

Verificar la instalación de pandas

Ahora tienes pandas instalados en tu computadora con Ubuntu 20.04. ¿Cómo comprobar si los pandas están instalados correctamente? Ejecute python3y copie / pegue el siguiente código.

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 6, 8, 10])
s

Debería poder ver algo similar a la siguiente captura de pantalla:

Comprobando si pandas está instalado en Ubuntu 20.04

Aquí está el texto completo de la terminal:

(base) vh @ varhowto-com: ~ $ python3
Python 3.8.3 (predeterminado, 19 de mayo de 2020, 18:47:26)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. en Linux
Escriba "ayuda", "derechos de autor", "créditos" o "licencia" para obtener más información.
importar pandas como pd
s = pd.Series ([1, 6, 8, 10])
s
0 1
dieciséis
2 8
3 10
dtype: int64