anaconda安裝linux

Ⅰ df1.index與df.類別

1、查看數據類型：type(a)
2、查看已安裝的包：
在dos命令行界面：如果你使用的是pip來作為你的python包管理器的話，可以在命令行下直接運行$ pip freeze或者$ pip list來查看安裝包的信息，當然其它的包管理器也有類似的功能，同時，你也可以在python互動式解釋器中導入pip模塊來查看包信息。
在python提示符下，用help(『moles』)，可以顯示所有包名稱，用import sys as s >> s.moles.keys() ，可以顯示系統模塊；
3、在linux環境下安裝anaconda：https://blog.csdn.net/wyf2017/article/details/118676765?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&utm_relevant_index=5
1）先找需要安裝版本的官網地址鏈接，如https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh；
2）在linux控制台輸入：wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
3）先賦權在安裝程序：chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
4）一直按ENTER，直到出現選擇yes or no，輸入yes；
5）繼續按ENTER，直到出現選擇yes，輸入yes，添加環境變數；
6）若上面這一步沒選擇yes，會默認選擇no，則需要自己到安裝anaconda的路徑下，設置環境變數：
export PATH=/home/anaconda3/bin:KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 36: …一句話注釋掉： #̲ export PATH=/u…PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
8）然後，保存更改：source ~/.bashrc
9）檢測是否安裝成功：
進入自己的文件夾目錄下輸入：anaconda -V conda -V
4、在linux環境下下載並安裝mysql：https://blog.csdn.net/daren/article/details/89874564?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164517585116780265466903%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164517585116780265466903&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blog_landing_v2~default-3-89874564.nonecase&utm_term=linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85mysql&spm=1018.2226.3001.4450
1）先找安裝包網址鏈接：從官網或者網盤下載
2）用linux命令將安裝包下載到指定文件夾下：wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
3）再安裝到指定目錄下：
cd 路徑
解壓：tar -zxvf mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
修改文件夾名稱：mv mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64 /mysql
2）新建data目錄
命令：mkdir /mysql/data
3）新建mysql用戶組及mysql用戶
命令：groupadd mysql //新建用戶組
命令：useradd mysql -g mysql //新建用戶
4）將/usr/local/mysql的所有者及所屬組改為mysql
chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql
5）配置
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data
6）配置/etc/my.cnf
vim /etc/my.cnf
7）開啟服務
命令：cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql //將mysql加入服務
命令：chkconfig mysql on //開機自動啟動
命令：service mysql start //開啟mysql服務
開啟mysql服務報錯， 在這里插入圖片描述
8）設置密碼
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //在my.cnf中配置了取消密碼驗證，此處密碼任意輸入
命令：use mysql; //操作mysql資料庫
命令：update user set authentication_string=password(『你的密碼』) where user=『root』; //修改密碼
命令：flush privileges;
命令：exit; //退出
9）將/etc/my.cnf中的skip-grant-tables刪除
10）如果是本機安裝則到此步驟已經安裝配置完成，如果是在虛擬機或者遠程伺服器上安裝，則需要以下步驟
允許遠程連接
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //登錄
命令：use mysql;
命令：update user set host=』%』 where user = 『root』;
命令：flush privileges;
命令：exit;
Pandas
dataframe：
1、dataframe，如何查看一個DataFrame對象的所有索引，列名，以及DataFrame中具體的值？
有一個dataframe對象df1，查看索引使用使用df1.index，查看列名使用df1.columns，查看所有的值為df1.values。
2、創建dataframe：
df1=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
index = pd.date_range(『20200101』, periods = 4),
columns=list(『ABCD』))
3、使用df1.index返回的是一個索引，如果獲取具體的值的話，需要使用df1.index.values轉化為列表。
4、根據列名取dataframe的數據
基本格式：dataframe[列名]
1）取多列
列名要用中括弧括起來，所以下述命令
dataframe[[『P4_profit_rate』,『P3PS』,『P3NS』]] 沒問題,返回pandas.core.frame.DataFrame類型的值
dataframe[『P4_profit_rate』,『P3PS』,『P3NS』]出錯
2）取一列
列名可以不用中括弧括起來，
dataframe[『P4_profit_rate』] 沒問題，返回pandas.core.series.Series類型的值
列名也可以用中括弧括起來，
dataframe[[『P4_profit_rate』]] 也能正常運行，但返回pandas.core.frame.DataFrame類型的值
1. 常用基本方法及屬性
df.info() 輸出總行數、各列的行數、類型、索引、佔用內存等信息；
df.index 輸出索引，為 pandas.core.indexes.range.RangeIndex 類型；
df.columns 輸出列名，為pandas.core.indexes.base.Index 類型，可使用df.columns.str ；
df.dtypes 各列的類型，輸出一個series，值是object類型；
df.values 值，輸出一個 array ；
df.describe() 輸出各數值列的統計值，如非空個數、均值、std、極值、分位數。
2. 索引
df.set_index() 設置索引，括弧內可以填入DataFrame中某列的列名，就能使用此列作為索引；
df.loc[ ] 以label索引，可實現花哨的混合索引，如：df.loc[ df.density>100, [『pop』, 『density』] ] ；
df.iloc[ ] 以絕對位置索引，即數字；
掩碼操作，如 df[ df [『density』] > 100 ] 。
3. 計算：
df.cov() 協方差，df.corr() 相關系數，df.mean(axis = 1)，df.median()，df.max()；
df[ 『Age』 ].value_counts(ascending = True, bins = 5) 非nan計數(升序排列，分箱)；
pd.cut()也能實現連續值離散化，pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)。
4. 增刪改查、合並、排序
使用df.()防止誤修改df；
df.rename(index = {『a』 : 『A』}, inplace = True) 重命名索引，注意需要inplace為True才能真正修改；
df.append(df2) 增加；
df.drop([『a』, 『b』], inplace = True) 刪除；
data.drop_plicates()去重，subset參數可以選擇具體的列；
df3 = pd.concat([df1,df2], axis = 0) 實現兩個DataFrame的簡易合並；
pd.merge(on, left_on, right_on, left_index, right_index, how, suffixes) 數據表連接操作，on可以指定多個列作為鍵;
多列排序 data.sort_values(by=[『group』,『data』],ascending = [False,True],inplace=True)，即在by、ascending處傳入list，會先按』group』列再按』data』列排序。
5. groupby聚合 和數據透視表pivot_table（相當於多維的groupby操作）
df.pivot_table(index = 『Sex』, columns=『Pclass』, values=『Fare』，aggfunc = 『sum』) ，aggfunc默認是mean；
6. 時間序列
Pandas所有關於日期與時間的處理方法全部是通過Timestamp對象實現的；
pd.to_datetime(『2017-11-24』) 把str轉化為Timestamp對象（pd.Timestamp也可以）；
ts + pd.Timedelta(『5 days』) 用Timedelta加上時間間隔；
pd.read_csv()方法中參數parse_dates = True，可以直接將數據中的時間作為索引；
將時間戳作為索引值取出對應時間段內的數據：data[pd.Timestamp(『2012-01-01 09:00』):pd.Timestamp(『2012-01-01 19:00』)] ，
同時也可以使用 data[『2013』]，data[『2012-01』:『2012-03』] 等簡便方式；
僅取1月份的數據 data[data.index.month == 1] ；
時間重采樣，將原始數據轉化為均勻間隔的數據，
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=『start』,kind
=None, loffset=None, limit=None, base=0)，如df.resample(『3D』)方法，對3天的數據進行重采樣。
7. apply自定義函數 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, rece=None, args=(), kwds)，說明：
允許傳入0個或任意個參數，這些可變參數在函數調用時自動組裝為一個tuple，
關鍵字參數允許傳入0個或任意個含參數名的參數，這些關鍵字參數在函數內部自動組裝為一個dict。
8.缺失值：DataFrame.isnull().any()，.fillna() 等。
9.字元串Series.str.lower()，str是Series的一個屬性，s.str.upper()，s.str.len()，index.str.strip()，df.columns.str.replace(』 『,』『)，s.str.split(』『)，s.str.contains(『Ag』)，s.str.get_mmies(sep = 『|』) 。
10、notebook顯示設置：
pd.set_option()，pd.get_option()用於使用Notebook做展示；
pd.set_option(『display.max_columns』,30)，pd.set_option(『display.max_colwidth』,100)，
pd.set_option(『display.max_colwidth』,100)。
11、重復記錄處理
1）生成重復記錄
#生成重復數據
df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=[『col1』,『col2』])
df[『col3』]=[『a』,『b』,『a』,『c』,『d』]
df[『col4』]=[3,2,3,2,2]
df=df.reindex(columns=[『col3』,『col4』,『col1』,『col2』]) #將新增的一列排在第一列
2）判斷重復記錄
isDplicated=df.plicated() #判斷重復數據記錄
3）刪除重復值
new_df1=df.drop_plicates() #刪除數據記錄中所有列值相同的記錄
new_df2=df.drop_plicates([『col3』]) #刪除數據記錄中col3列值相同的記錄
new_df3=df.drop_plicates([『col4』]) #刪除數據記錄中col4列值相同的記錄
new_df4=df.drop_plicates([『col3』,『col4』]) #刪除數據記錄中(col3和col4)列值相同的記錄
4）python去重drop_plicates後一定要reset_index()。
pandas.DataFrame.reset_index
函數作用：重置索引或其level。
重置數據幀的索引，並使用默認索引。如果數據幀具有多重索引，則此方法可以刪除一個或多個level。
函數主要有以下幾個參數：reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=』')
各個參數介紹：
level：可以是int, str, tuple, or list, default None等類型。作用是只從索引中刪除給定級別。默認情況下刪除所有級別。
drop：bool, default False。不要嘗試在數據幀列中插入索引。這會將索引重置為默認的整數索引。
inplace：bool, default False。修改數據幀（不要創建新對象）。
col_level：int or str, default=0。如果列有多個級別，則確定將標簽插入到哪個級別。默認情況下，它將插入到第一層。
col_fill：object, default。如果列有多個級別，則確定其他級別的命名方式。如果沒有，則復制索引名稱。
返回：
DataFrame or None。具有新索引的數據幀，如果inplace=True，則無索引。
python使用問題集錦
1、報錯：NameError: name 『scipy』 is not defined
使用!pip install packages scipy，重新安裝成功後，還報錯；在運行前先from scipy import optimize，再運行也報錯；
還有說是注釋或者換行等問題導致的，都無法解決，最後一個可能再試試：在安裝scipy前要先安裝numpy+mkl(非numpy)。
在如下地址下載安裝numpy： http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/#numpy
Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.DLLs directory.
下載完成後，在cmd命令行中用pip install numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl進行安裝，報錯如下：
ERROR: numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
錯誤原因：安裝的不是對應python版本的庫，下載的庫名中cp27代表python2.7,其它同理。我的python是3.8版本，重新下載後，再安裝，進入正常流程中。但是又報如下錯誤： 在這里插入圖片描述

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Ⅱ anaconda安裝教程是什麼

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Ⅲ 如何在linux上安裝anacnda

第一來步：下載ancaconda for linux 去官網下載自就可以了。
第二步：在下載的anaconda 安裝包的目錄下進行安裝
安裝完成之後要重啟終端，anaconda才能生效
第三步：驗證
輸入Python 進行python環境
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