Python数据分析入门—安装环境

Anaconda与Jupyter notebook现在已经发展成为数据分析的标准环境。
本文主要从以下三个角度进行学习，另外附上我在安装过程中遇到的问题和解决方法。

1.anaconda

（1）What is Anaconda？

anaconda是Python包管理器和环境管理平台，字面英文含义为蟒蛇。

（2）Why Choose Anaconda

• 包含数据分析常用conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。
• 方便在计算机上对数据分析所需第三方包进行安装，卸载，更新和查看等管理。
• 当不同项目需要用到不同版本的Python及第三方包时，利用Anaconda创建不同 环境，防止不同版本造成的混乱及错误。

（3）How to use Anaconda

在官网上进行下载，官网地址：https://www.anaconda.com/distribution/
（ 注意自己windows/linux/mac及64/32位系统，不要下载错）
下载完成后一定要右键管理员身份运行,下一步进行安装。

安装完成后再开始菜单中会有一个Anacoda的文件夹，点开后，在Anaconda Prompt上右键，用管理员身份运行

• 一、 anaconda 包管理

  1. 更新包

  打开Prompt会出现一个类似于DOS系统的界面，
  简称为终端，在此输入

  conda upgrade --all
  

  对所有包进行更新，此过程需要联网且下载较慢，需要较好耐心，在此过程中不能关闭终端，关于更新中我遇到的报错问题详见后面的PS内容
  这里所有包更新完毕后，可再对anaconda进行深入了解

  2. 安装包

  conda install package_name  
  

  这里的package_name自己更改，为所需要包名，如numpy,且这里支持多个包，中间用空格隔开如

  conda install numpy pandas
  

  3. 卸载包

  conda remove package_name
  

  4. 查看已安装包

  conda list
  

PS： 更新问题—Windows找不到pythonw

安装完成后输入conda upgrade --all进行更新，下载一段时间报错（这里大家一定要耐心等待，不要直接退出，会导致开始菜单中Prompt消失，此时只能删除重装了），弹出页面Windows找不到Pythonw

确定后Prompt提示CondaError: Cannot link a source that does not exist.

这里根据提示输入conda clean --packages，这条命令将所有之前安装的包都删除了，轻易不要尝试，我尝试了之后依旧不行。在此过程中我将下载源换成了清华镜像，下载速度直线提升，代码如下，但依旧报错。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

搜索github之后，发现很多人用conda update anaconda之后就可以成功使用conda upgrade --all了，我尝试了一下，报错如下
显示是网络问题，我重新连接了一下WIFI，又进行了

conda update anaconda

,这一次成功了。
重新进行更新输入conda upgrade --all,成功。所以有时候这种网络问题可能过一会尝试就可以了。

二、Anaconda 环境管理

首先安装nb_conda关联notebook环境,代码如下

conda install nb_conda

1.创建环境

（1）可在环境中加载包，代码如下

conda create -n env_name package_name

其中env_name是你为新建环境的命名，package_name为你想在环境中下载的包
（2）可在环境中声名python版本，代码如下

conda create -n py3 python=3

创建了一个名为Py3，且使用Python3的环境。

2.进入环境

activate env_name

此时在终端中，地址前会有一个括号中，其中含有环境名

3.离开环境

deactivate env_name

此时回到初始地址

4.列出环境

conda env list

此时会输出所有你创建的环境名

5.删除环境

conda env remove -n  env_name

不再需要时，可删除环境节省时间。

6.共享环境

这是环境管理中最实用的一部分，当你把你的环境导出之后，例如上传github,不再需要写使用版本说明，他人可通过导入环境文件，直接生成与你相同的开发环境。

• 导出环境

conda env export>name.yaml

将当前环境保存到一个yaml文件中，name可自己起名更换，注意此时一定要在环境中
文件保存在终端前置地址中。

在python中可以用

pip freez>name.txt

导出一个txt文件，文件中包含现有环境版本号。

• 导入环境
  导入环境后，anaconda自动为你安装环境中包含的所有包的对应版本。

conda env update -f=\path\name.yaml

其中\path部分要替换为为实际存放地址，注意\为反斜杠。
在python中可以用

pip install -r\path\name.txt

来导入环境，需要注意的是利用anaconda会导出一个yaml web文件，而利用PIp则会导出TXT文件。

2.Jupyter notebook

（1）Jupyter notebook是什么

Jupter notebook主要用于将数据分析过程中的代码，注释文字，图像整理集合到一个web文件当中.
这样可以使得我们专心于数据分析，在代码旁写出描述文字，而非切换写单独文档。

（2）如何安装 Jupyter

在上面anaconda prompt终端中输入

conda install jupyter notebook

进行安装，安装完成后，可在开始菜单anaconda文件夹中进行启动，或者在终端输入jupyter notebook启动。

（3）如何使用Jupyter notebook

像下面图片中一样，在右侧点击“New”（新建），创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端。

这样你就打开了下面的页面，你会看到外框为绿色的一个小方框。它称为单元格。单元格是你编写和运行代码的地方。以后你就可以在这里写你的数据分析代码了。

PS：安装遇到的问题——1.进入Home页面后一片空白

（1）将Chorme浏览器设置为默认浏览器
（2）Ctrl+F5强制刷新
（3）修复注册表文件
windows+R，输入regedit打开注册表计算机\HKEY_CLASSES_ROOT.js
Content Type修改为text/javascript(我的原先是text/plain)

PS：若无修改权限或修改失败，在开始菜单中切换到administrator进入管理员账号后重复

(4) 修改成功后重新启动Jupyter notebook,进入Web页面后再次Ctrl+F5强制刷新后成功。

2.遇到的问题__点击conda报错

找到anaconda安装路径，进入文件夹Anaconda3\Lib\site-packages\nb_conda，

找到envmanager.py,用写字板打开，ctrl+F查找

for env in info['envs']

替换成

for env in info['envs']if env!=info['root_prefix']]

ctrl+s保存退出，退出juptyer和浏览器，重启OK

问题2——修改Home默认地址

这里默认是在C盘system32文件夹中，system32中有许多系统文件，在这里面查找不方便，如何修改默认地址？
注意目标文件夹路径不能包含中文字符，修改好后保存退出。
打开开始菜单，找到jupyter,右键打开文件位置

右键属性，在目标中删除%USERPROFILE% ，%USERPROFILE%会使得jupyter打开固定地址。在后面添加你新建的文件夹地址，中间以空格隔开。

问题3——新建NoteBook出现about:blank

以为一切都OK后，又出现问题了，新建Notebook时又开始出错，点击后出现about:blank，又是空白页面。
解决方案也很奇怪，重启jupyter,再次新建，OK。