파이썬에서 설치된 판다스 버전 확인하기

2024-07-27

import pandas as pd 사용하기

가장 간단한 방법은 import pandas as pd 명령어를 사용하는 것입니다. 이 명령어를 실행하면 판다스 버전 정보가 출력됩니다.

import pandas as pd

print(pd.__version__)

pip show pandas 사용하기

pip show pandas 명령어를 사용하여 설치된 판다스 패키지 정보를 확인할 수도 있습니다. 이 명령어는 판다스 버전뿐만 아니라 설치 위치, 의존성 등 다른 정보도 출력합니다.

pip show pandas

예시 출력:

Name: pandas
Version: 1.4.1
Requires: python>=3.6
Location: /home/user/local/lib/python3.8/site-packages/pandas
Provides: pandas

참고:

  • 위의 방법들은 macOS, Windows, Linux 등 모든 운영 체제에서 동일하게 작동합니다.
  • 가상 환경을 사용하는 경우 해당 환경에서 활성화된 파이썬 인터프리터에서 명령어를 실행해야 합니다.



예제 코드

import pandas as pd

print(pd.__version__)

실행 결과:

1.4.1
pip show pandas
Name: pandas
Version: 1.4.1
Requires: python>=3.6
Location: /home/user/local/lib/python3.8/site-packages/pandas
Provides: pandas

설명:

  • 첫 번째 코드는 import pandas as pd 명령어를 사용하여 판다스 라이브러리를 pd라는 별칭으로 가져옵니다. 그런 다음 pd.__version__ 속성을 출력하여 판다스 버전을 출력합니다.

주의:

  • 위의 코드는 예시이며, 실제 사용 환경에 따라 다를 수 있습니다.
  • 판다스 버전은 설치된 버전에 따라 다를 수 있습니다.



파이썬에서 설치된 판다스 버전 확인: 대체 방법

sys.modules 사용하기

sys.modules 딕셔너리에는 현재 실행 중인 Python 인터프리터에 로드된 모든 모듈이 포함됩니다. pandas 키를 사용하여 판다스 모듈의 정보에 액세스하고 __version__ 속성을 통해 버전을 확인할 수 있습니다.

import sys

print(sys.modules['pandas'].__version__)

pkginfo 패키지 사용하기

pkginfo 패키지는 설치된 패키지의 정보를 가져오는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 이 패키지를 사용하여 판다스 버전을 다음과 같이 확인할 수 있습니다.

import pkginfo

pandas_version = pkginfo.get('pandas').version
print(pandas_version)

conda info 사용하기 (Anaconda 사용자)**

Anaconda를 사용하는 경우 conda info 명령어를 사용하여 설치된 모든 패키지의 정보를 확인할 수 있습니다. 이 명령어에는 판다스 버전도 포함됩니다.

conda info pandas

Jupyter Notebook/Lab 사용하기

Jupyter Notebook 또는 Lab에서 다음 셀을 사용하여 판다스 버전을 확인할 수 있습니다.

import pandas
print(pandas.__version__)

주의 사항:

  • pkginfo 패키지는 별도로 설치해야 합니다. pip install pkginfo 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.
  • conda 명령어는 Anaconda를 설치한 경우에만 사용할 수 있습니다.
  • Jupyter Notebook/Lab에서 pandas 모듈을 임포트하지 않아도 위 코드가 작동합니다.

python pandas



파이썬에서 바이너리 리터럴을 표현하는 방법

1. 0b 접두사 사용:가장 간단한 방법은 0b 접두사를 사용하는 것입니다.2. 0x 접두사 사용:16진수 리터럴을 바이너리 리터럴로 변환하는 데 0x 접두사를 사용할 수 있습니다.3. f-문자열 사용:f-문자열을 사용하여 바이너리 리터럴을 표현할 수 있습니다...


Protocol Buffers를 사용한 Python, XML, 데이터베이스 프로그래밍 경험

1. 빠른 성능:Protocol Buffers는 바이너리 형식으로 데이터를 직렬화하기 때문에 XML이나 JSON보다 훨씬 빠르게 처리됩니다. 이는 네트워크를 통해 데이터를 전송하거나 데이터베이스에 저장해야 하는 경우 특히 중요합니다...


Python에서 운영 체제 식별하기

다음은 Python에서 운영 체제를 식별하는 방법 두 가지입니다.platform 모듈은 Python 표준 라이브러리에 포함되어 있으며 운영 체제 및 하드웨어 플랫폼에 대한 정보를 제공합니다. 다음 코드는 platform 모듈을 사용하여 운영 체제 이름...


Python을 사용한 직접 실행 가능한 플랫폼 간 GUI 앱 만들기

이 가이드에서는 Python을 사용하여 플랫폼 간 GUI 앱을 만들고 직접 실행 가능한 파일로 배포하는 방법을 설명합니다. 다양한 GUI 프레임워크와 배포 도구를 살펴보고 각 도구의 장단점을 비교합니다. 또한 사용자 인터페이스 설계...


파이썬에서 문자열을 사용하여 모듈의 함수 호출

파이썬에서 문자열을 사용하여 모듈의 함수를 호출하는 방법은 두 가지가 있습니다.getattr() 함수 사용: getattr() 함수는 객체와 문자열을 인수로 받아 문자열로 지정된 이름의 속성을 가져옵니다.exec() 함수 사용: exec() 함수는 문자열을 인수로 받아 Python 코드를 실행합니다...



python pandas

cx_Oracle: 결과 세트 반복 방법

1. fetch() 함수 사용fetch() 함수는 결과 세트에서 한 행씩 반환합니다. 각 반환 값은 튜플 형식이며, 각 열의 값을 나타냅니다.2. fetchall() 함수 사용fetchall() 함수는 결과 세트의 모든 행을 한 번에 리스트 형식으로 반환합니다


Django 클래스 뷰 프로그래밍 개요 (Python, Django, View)

클래스 뷰는 다음과 같은 장점을 제공합니다.코드 재사용성 향상: 공통 로직을 한 번 작성하고 상속을 통해 여러 뷰에서 재사용할 수 있습니다.코드 가독성 향상: 뷰 로직이 명확하게 구분되어 코드를 이해하기 쉽습니다.유지 관리 용이성 향상: 코드 변경이 필요할 경우 한 곳만 변경하면 모든 관련 뷰에 영향을 미칠 수 있습니다


Python과 MySQL 프로그래밍 개요

Python은 다양한 분야에서 활용되는 강력하고 유연한 프로그래밍 언어입니다. MySQL은 가장 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나입니다. 두 기술을 함께 사용하면 웹 애플리케이션


Python itertools.groupby() 사용법

사용 방법:itertools 모듈 임포트:groupby() 함수 호출:iterable: 그룹화할 대상이 되는 반복 가능한 객체 (리스트, 문자열, 튜플 등)key_func: 각 요소의 키를 결정하는 함수 (선택 사항)


파이썬에서 기존 객체 인스턴스에 메서드 추가하기

파이썬에서 기존 객체 인스턴스에 메서드를 추가하는 방법은 두 가지가 있습니다.setattr() 함수 사용: 객체의 __dict__ 속성에 메서드를 직접 추가합니다.데코레이터 사용: 메서드를 정의하고 데코레이터를 사용하여 인스턴스에 동적으로 바인딩합니다