Pandas 和 Numpy 版本的问题

我认为有很多冲突。 我试图在笔记本中运行一些代码并收到以下消息：

ImportError：此版本的 pandas 与 numpy < 1.16.5 不兼容 你的numpy版本是1.16.2。 请将 numpy 升级到 >= 1.16.5 以使用此 pandas 版本

我安装了 pandas 1.2.2 版本。

我运行了 conda update numpy ，当我尝试运行笔记本时仍然遇到相同的错误。 我运行了 conda list ，它说我的版本是1.20.0，但如果我运行：

import numpy
print(numpy.version.version)

它说我的版本是1.16.2。 运行 pip list 它说我的版本是1.16.2。 我尝试使用 pip install -Iv numpy==1.20.0 --force-reinstall 强制升级，但它在安装结束时返回以下错误：

错误：pip 的依赖项解析器当前未考虑所有已安装的软件包。此行为是以下依赖性冲突的根源。 target-encoding 0.5.0 需要 numpy==1.16.2，但您有 numpy 1.20.0，这是不兼容的。 成功安装了 numpy-1.20.1

但它仍然说我的版本是 1.16.2，并且 pandas 仍然与 numpy 不兼容。

提前感谢您为我解决这个困境提供的任何帮助。

在使用多个 Python 环境时遇到了常见问题。看起来的 conda 环境管理着一个版本的 NumPy（1.20.0），而的笔记本使用的是不同的环境，该环境中安装了较旧版本的 NumPy（1.16.2）以及 pip 。

以下是如何解决此问题的步骤：

1. 识别笔记本使用的环境：
2. 如果使用的是 Jupyter Notebook，请在笔记本中运行以下代码以检查正在使用的环境： python import sys print(sys.executable)

3. 这将显示与笔记本关联的 Python 解释器的路径。

4. 在此环境中安装 NumPy：

5. 如果有权访问此环境的终端或命令提示符：
   • 使用步骤 1 中标识的路径激活环境（例如， source /path/to/environment/activate ）。
   • 激活后，运行： pip install --upgrade numpy

6. 如果无法直接访问环境：

   • 尝试直接在的笔记本中运行此代码： python import sys !{sys.executable} -m pip install --upgrade numpy
   • 这将使用与笔记本关联的 Python 解释器运行 pip 。

7. 重启内核并重新导入：

8. 更新 NumPy 后，重启笔记本内核，然后再次运行的代码。

其他提示：

• 清理旧软件包： 更新 NumPy 后，最好清理可能导致冲突的任何旧软件包： bash pip install --upgrade pip pip check
• 环境一致性： 为避免将来出现此类问题，请始终在同一环境中安装软件包，并且最好将 conda 或 pip 用于一个项目中的所有软件包，以确保兼容性。

通过遵循这些步骤，应该能够解决 NumPy 版本冲突并让 Pandas 正常运行。