重玩python，安装pandas pandas pycharm pip一堆工具

重玩python，安装pandas  pandas pycharm pip一堆工具

1， 安装Python,python.exe文件在 Python 目录下， 添加环境变量 

2， 安装pip。 python setup.py install 3,G:\Python2017\numpypandas>pip install pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl

4,G:\Python2017\numpypandas> pip install pandas-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl

5，安装excel包 pip install xlrd

Microsoft Windows [版本 6.1.7601] 版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Windows\System32>pip list DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can us e --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.con f under the [list] section) to disable this warning. pip (9.0.1) setuptools (16.0) C:\Windows\System32>cd G:\Python2017\numpypandas C:\Windows\System32>g: G:\Python2017\numpypandas>dir  驱动器 G 中的卷是 新加卷  卷的序列号是 5EE9-2928  G:\Python2017\numpypandas 的目录 2017/03/01  13:55              . 2017/03/01  13:55              .. 2017/02/28  17:48         7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl 2017/02/28  17:38               455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc 2017/02/28  18:02         7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl                3 个文件     14,630,384 字节                2 个目录 43,168,239,616 可用字节 G:\Python2017\numpypandas> pip install numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl Processing G:\Python2017\numpypandas\numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl Installing collected packages: numpy Successfully installed numpy-1.12.0 G:\Python2017\numpypandas>dir  驱动器 G 中的卷是 新加卷  卷的序列号是 5EE9-2928  G:\Python2017\numpypandas 的目录 2017/03/01  13:55              . 2017/03/01  13:55              .. 2017/02/28  17:48         7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl 2017/02/28  17:38               455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc 2017/02/28  18:02         7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl                3 个文件     14,630,384 字节                2 个目录 43,128,025,088 可用字节 G:\Python2017\numpypandas>pip install pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl Processing G:\Python2017\numpypandas\pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl Microsoft Windows [版本 6.1.7601] 版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Windows\System32>pip list DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can us e --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.con f under the [list] section) to disable this warning. pip (9.0.1) setuptools (16.0) C:\Windows\System32>cd G:\Python2017\numpypandas C:\Windows\System32>g: G:\Python2017\numpypandas>dir  驱动器 G 中的卷是 新加卷  卷的序列号是 5EE9-2928  G:\Python2017\numpypandas 的目录 2017/03/01  13:55              . 2017/03/01  13:55              .. 2017/02/28  17:48         7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl 2017/02/28  17:38               455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc 2017/02/28  18:02         7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl                3 个文件     14,630,384 字节                2 个目录 43,168,239,616 可用字节 G:\Python2017\numpypandas> pip install numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl Processing G:\Python2017\numpypandas\numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl Installing collected packages: numpy Successfully installed numpy-1.12.0 G:\Python2017\numpypandas>dir  驱动器 G 中的卷是 新加卷  卷的序列号是 5EE9-2928  G:\Python2017\numpypandas 的目录 2017/03/01  13:55              . 2017/03/01  13:55              .. 2017/02/28  17:48         7,504,256 numpy-1.12.0-cp27-none-win_amd64.whl 2017/02/28  17:38               455 numpy-1.12.0-cp34-none-win_amd64.whl.asc 2017/02/28  18:02         7,125,673 pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl                3 个文件     14,630,384 字节                2 个目录 43,128,025,088 可用字节 G:\Python2017\numpypandas>pip install pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl Processing G:\Python2017\numpypandas\pandas-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl Requirement already satisfied: numpy>=1.7.0 in G:\Python2017\python\lib\site- packages (from pandas==0.19.1) Collecting python-dateutil (from pandas==0.19.1)   Downloading python_dateutil-2.6.0-py2.py3-none-any.whl (194kB)     42% |█████████████▌                  | 81kB 62kB/s eta 0:00:02     47% |███████████████▏                | 92kB 69kB/s eta 0:00:     52% |████████████████▉               | 102kB 73kB/s eta 0:0     57% |██████████████████▌             | 112kB 78kB/s eta 0     63% |████████████████████▎           | 122kB 67kB/s eta     68% |██████████████████████          | 133kB 62kB/s et     73% |███████████████████████▋        | 143kB 86kB/s     79% |█████████████████████████▎      | 153kB 83kB/     84% |███████████████████████████     | 163kB 80kB     89% |████████████████████████████▋   | 174kB 90     94% |██████████████████████████████▍ | 184kB     100% |████████████████████████████████| 194k B 78kB/s Collecting pytz>=2011k (from pandas==0.19.1)   Downloading pytz-2016.10-py2.py3-none-any.whl (483kB)     36% |███████████▌                    | 174kB 180kB/s eta 0:00:02     38% |████████████▏                   | 184kB 180kB/s eta 0:00:0     40% |████████████▉                   | 194kB 177kB/s eta 0:00:0     42% |█████████████▌                  | 204kB 181kB/s eta 0:00:     44% |██████████████▎                 | 215kB 176kB/s eta 0:00     46% |███████████████                 | 225kB 173kB/s eta 0:00     48% |███████████████▋                | 235kB 172kB/s eta 0:0     50% |████████████████▎               | 245kB 171kB/s eta 0:     52% |█████████████████               | 256kB 173kB/s eta 0:     55% |█████████████████▋              | 266kB 179kB/s eta 0     57% |██████████████████▎             | 276kB 179kB/s eta     59% |███████████████████             | 286kB 182kB/s eta     61% |███████████████████▋            | 296kB 184kB/s eta     63% |████████████████████▎           | 307kB 192kB/s et     65% |█████████████████████           | 317kB 198kB/s et     67% |█████████████████████▊          | 327kB 158kB/s e     69% |██████████████████████▍         | 337kB 160kB/s     72% |███████████████████████         | 348kB 158kB/s     74% |███████████████████████▊        | 358kB 156kB/s     76% |████████████████████████▍       | 368kB 156kB/     78% |█████████████████████████       | 378kB 156kB/     80% |█████████████████████████▊      | 389kB 154kB     82% |██████████████████████████▍     | 399kB 152k     84% |███████████████████████████     | 409kB 151k     86% |███████████████████████████▉    | 419kB 148     88% |████████████████████████████▌   | 430kB 18     91% |█████████████████████████████▏  | 440kB 1     93% |█████████████████████████████▉  | 450kB 1     95% |██████████████████████████████▌ | 460kB     97% |███████████████████████████████▏| 471kB     99% |███████████████████████████████▉| 481kB     100% |████████████████████████████████| 491k B 146kB/s Collecting six>=1.5 (from python-dateutil->pandas==0.19.1)   Downloading six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl Installing collected packages: six, python-dateutil, pytz, pandas Successfully installed pandas-0.19.1 python-dateutil-2.6.0 pytz-2016.10 six-1.10 .0 G:\Python2017\numpypandas> G:\NocPython2017\numpypandas>pip install xlrd Collecting xlrd   Downloading xlrd-1.0.0.tar.gz (2.6MB)     37% |████████████▏                   | 972kB 28kB/s eta 0:00:55     38% |████████████▎                   | 983kB 31kB/s eta 0:00:50     38% |████████████▍                   | 993kB 28kB/s eta 0:00:56     39% |████████████▌                   | 1.0MB 33kB/s eta 0:00:48     39% |████████████▋                   | 1.0MB 33kB/s eta 0:00:46     39% |████████████▉                   | 1.0MB 36kB/s eta 0:00:43     40% |█████████████                   | 1.0MB 38kB/s eta 0:00:40     40% |█████████████                   | 1.0MB 37kB/s eta 0:00:41     41% |█████████████▏                  | 1.1MB 40kB/s eta 0:00:3     41% |█████████████▎                  | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5     41% |█████████████▍                  | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5     42% |█████████████▌                  | 1.1MB 30kB/s eta 0:00:5     42% |█████████████▊                  | 1.1MB 29kB/s eta 0:00:5     43% |█████████████▉                  | 1.1MB 29kB/s eta 0:00:4     43% |██████████████                  | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5     43% |██████████████                  | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:5     44% |██████████████▏                 | 1.1MB 27kB/s eta 0:00:     44% |██████████████▎                 | 1.1MB 28kB/s eta 0:00:     45% |██████████████▍                 | 1.2MB 27kB/s eta 0:00:     45% |██████████████▋                 | 1.2MB 49kB/s eta 0:00:     45% |██████████████▊                 | 1.2MB 43kB/s eta 0:00:     46% |██████████████▉                 | 1.2MB 43kB/s eta 0:00:     46% |███████████████                 | 1.2MB 54kB/s eta 0:00:     47% |███████████████                 | 1.2MB 49kB/s eta 0:00:     47% |███████████████▏                | 1.2MB 57kB/s eta 0:00     47% |███████████████▍                | 1.2MB 57kB/s eta 0:00     48% |███████████████▌                | 1.2MB 63kB/s eta 0:00     48% |███████████████▋                | 1.2MB 67kB/s eta 0:00     49% |███████████████▊                | 1.3MB 71kB/s eta 0:00     49% |███████████████▉                | 1.3MB 63kB/s eta 0:00     49% |████████████████                | 1.3MB 78kB/s eta 0:00     50% |████████████████                | 1.3MB 72kB/s eta 0:00     50% |████████████████▎               | 1.3MB 66kB/s eta 0:0     51% |████████████████▍               | 1.3MB 68kB/s eta 0:0     51% |████████████████▌               | 1.3MB 60kB/s eta 0:0     51% |████████████████▋               | 1.3MB 60kB/s eta 0:0     52% |████████████████▊               | 1.3MB 49kB/s eta 0:0     52% |████████████████▉               | 1.4MB 36kB/s eta 0:0     53% |█████████████████               | 1.4MB 38kB/s eta 0:0     53% |█████████████████▏              | 1.4MB 34kB/s eta 0:     53% |█████████████████▎              | 1.4MB 28kB/s eta 0:     54% |█████████████████▍              | 1.4MB 30kB/s eta 0:     54% |█████████████████▌              | 1.4MB 28kB/s eta 0:     55% |█████████████████▋              | 1.4MB 29kB/s eta 0:     55% |█████████████████▊              | 1.4MB 31kB/s eta 0:     55% |██████████████████              | 1.4MB 29kB/s eta 0:     56% |██████████████████              | 1.4MB 30kB/s eta 0:     56% |██████████████████▏             | 1.5MB 35kB/s eta 0     57% |██████████████████▎             | 1.5MB 31kB/s eta 0     57% |██████████████████▍             | 1.5MB 32kB/s eta 0     57% |██████████████████▌             | 1.5MB 41kB/s eta 0     58% |██████████████████▋             | 1.5MB 39kB/s eta 0     58% |██████████████████▉             | 1.5MB 38kB/s eta 0     59% |███████████████████             | 1.5MB 34kB/s eta 0     59% |███████████████████             | 1.5MB 37kB/s eta 0     59% |███████████████████▏            | 1.5MB 37kB/s eta     60% |███████████████████▎            | 1.5MB 33kB/s eta     60% |███████████████████▍            | 1.6MB 36kB/s eta     61% |███████████████████▋            | 1.6MB 36kB/s eta     61% |███████████████████▊            | 1.6MB 39kB/s eta     61% |███████████████████▉            | 1.6MB 39kB/s eta     62% |████████████████████            | 1.6MB 38kB/s eta     62% |████████████████████            | 1.6MB 47kB/s eta     63% |████████████████████▏           | 1.6MB 50kB/s eta     63% |████████████████████▎           | 1.6MB 46kB/s eta     63% |████████████████████▌           | 1.6MB 49kB/s eta     64% |████████████████████▋           | 1.6MB 62kB/s eta     64% |████████████████████▊           | 1.7MB 58kB/s eta     65% |████████████████████▉           | 1.7MB 65kB/s eta     65% |█████████████████████           | 1.7MB 63kB/s eta     65% |█████████████████████           | 1.7MB 62kB/s eta     66% |█████████████████████▏          | 1.7MB 62kB/s et     66% |█████████████████████▍          | 1.7MB 49kB/s et     67% |█████████████████████▌          | 1.7MB 51kB/s et     67% |█████████████████████▋          | 1.7MB 46kB/s et     67% |█████████████████████▊          | 1.7MB 46kB/s et     68% |█████████████████████▉          | 1.8MB 46kB/s et     68% |██████████████████████          | 1.8MB 40kB/s et     69% |██████████████████████▏         | 1.8MB 41kB/s e     69% |██████████████████████▎         | 1.8MB 46kB/s e     69% |██████████████████████▍         | 1.8MB 38kB/s e     70% |██████████████████████▌         | 1.8MB 41kB/s e     70% |██████████████████████▋         | 1.8MB 32kB/s e     71% |██████████████████████▊         | 1.8MB 32kB/s e     71% |██████████████████████▉         | 1.8MB 33kB/s e     71% |███████████████████████         | 1.8MB 31kB/s e     72% |███████████████████████▏        | 1.9MB 33kB/s     72% |███████████████████████▎        | 1.9MB 38kB/s     73% |███████████████████████▍        | 1.9MB 36kB/s     73% |███████████████████████▌        | 1.9MB 35kB/s     73% |███████████████████████▋        | 1.9MB 37kB/s     74% |███████████████████████▊        | 1.9MB 35kB/s     74% |████████████████████████        | 1.9MB 53kB/s     75% |████████████████████████        | 1.9MB 51kB/s     75% |████████████████████████▏       | 1.9MB 59kB/s     75% |████████████████████████▎       | 1.9MB 64kB/s     76% |████████████████████████▍       | 2.0MB 56kB/s     76% |████████████████████████▌       | 2.0MB 58kB/s     77% |████████████████████████▊       | 2.0MB 62kB/s     77% |████████████████████████▉       | 2.0MB 64kB/s     77% |█████████████████████████       | 2.0MB 80kB/s     78% |█████████████████████████       | 2.0MB 74kB/s     78% |█████████████████████████▏      | 2.0MB 77kB/     79% |█████████████████████████▎      | 2.0MB 50kB/     79% |█████████████████████████▍      | 2.0MB 51kB/     79% |█████████████████████████▋      | 2.0MB 55kB/     80% |█████████████████████████▊      | 2.1MB 51kB/     80% |█████████████████████████▉      | 2.1MB 48kB/     81% |██████████████████████████      | 2.1MB 49kB/     81% |██████████████████████████      | 2.1MB 44kB/     81% |██████████████████████████▏     | 2.1MB 45kB     82% |██████████████████████████▎     | 2.1MB 46kB     82% |██████████████████████████▌     | 2.1MB 38kB     83% |██████████████████████████▋     | 2.1MB 55kB     83% |██████████████████████████▊     | 2.1MB 33kB     83% |██████████████████████████▉     | 2.2MB 27kB     84% |███████████████████████████     | 2.2MB 30kB     84% |███████████████████████████     | 2.2MB 24kB     85% |███████████████████████████▎    | 2.2MB 24k     85% |███████████████████████████▍    | 2.2MB 20k     85% |███████████████████████████▌    | 2.2MB 19k     86% |███████████████████████████▋    | 2.2MB 19k     86% |███████████████████████████▊    | 2.2MB 20k     87% |███████████████████████████▉    | 2.2MB 19k     87% |████████████████████████████    | 2.2MB 24k     87% |████████████████████████████▏   | 2.3MB 28     88% |████████████████████████████▎   | 2.3MB 26     88% |████████████████████████████▍   | 2.3MB 33     89% |████████████████████████████▌   | 2.3MB 30     89% |████████████████████████████▋   | 2.3MB 48     89% |████████████████████████████▊   | 2.3MB 46     90% |████████████████████████████▉   | 2.3MB 38     90% |█████████████████████████████   | 2.3MB 43     91% |█████████████████████████████▏  | 2.3MB 4     91% |█████████████████████████████▎  | 2.3MB 4     91% |█████████████████████████████▍  | 2.4MB 3     92% |█████████████████████████████▌  | 2.4MB 3     92% |█████████████████████████████▋  | 2.4MB 4     93% |█████████████████████████████▉  | 2.4MB 3     93% |██████████████████████████████  | 2.4MB 3     93% |██████████████████████████████  | 2.4MB 4     94% |██████████████████████████████▏ | 2.4MB     94% |██████████████████████████████▎ | 2.4MB     95% |██████████████████████████████▍ | 2.4MB     95% |██████████████████████████████▌ | 2.4MB     95% |██████████████████████████████▊ | 2.5MB     96% |██████████████████████████████▉ | 2.5MB     96% |███████████████████████████████ | 2.5MB     97% |███████████████████████████████ | 2.5MB     97% |███████████████████████████████▏| 2.5MB     97% |███████████████████████████████▎| 2.5MB     98% |███████████████████████████████▍| 2.5MB     98% |███████████████████████████████▋| 2.5MB     99% |███████████████████████████████▊| 2.5MB     99% |███████████████████████████████▉| 2.5MB     99% |████████████████████████████████| 2.6MB     100% |████████████████████████████████| 2.6M B 20kB/s Installing collected packages: xlrd   Running setup.py install for xlrd ... done Successfully installed xlrd-1.0.0 G:\NocPython2017\numpypandas>