python3。7 pandas和numpy版本对应

Python 3.7的pandas库和numpy库默认支持的是较旧的numpy版本，通常是1.15.x到1.18.x之间，因为pandas依赖于numpy作为其核心计算库。然而，在实际项目中，开发者可能会根据需求选择更新的numpy版本。为了安装特定版本的numpy，可以使用pip命令：

pip install numpy==<version_number>

例如，如果需要安装numpy 1.19.0，可以运行`pip install numpy==1.19.0`。

至于pandas，它会自动适应所安装numpy的版本，除非你在创建pandas DataFrame时指定了具体的numpy版本。如果你想要控制这两个库的具体版本搭配，可以在创建DataFrame时设置`np=`参数：

import pandas as pd
pd.DataFrame(data=np.arange(10), columns=['A'])  # 使用指定numpy版本

请注意，过高的numpy版本可能导致兼容性问题，因此建议保持两者版本一致或使用pandas推荐的稳定版本。

相关问题

pandas和numpy版本对应表numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

这个问题是在讨论Python的数据处理库pandas和其底层依赖numpy之间的兼容性问题。`numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility`这样的错误通常发生在升级了numpy库到一个新的版本后，因为新版本改变了数据类型的存储结构，导致之前的二进制文件或内存布局无法匹配新的预期大小。

`Expected 96 from C header, got 88 from PyObject`表明预期从C头文件得到的数据类型大小是96字节，但实际上从PyObject那里获取的是88字节。这可能是由于numpy更新后的某些数据类型定义变得更小了。

解决这个问题的一般步骤包括：

1. 确认你正在使用的pandas和numpy版本是否兼容。有时，降级其中一个库到旧版本可以解决问题。
2. 如果你在读取外部数据，尝试使用`np.load`或`pd.read_csv`等函数的`allow_pickle=False`选项，避免加载pickle文件，它们可能会保留旧版本的numpy结构。
3. 更新你的代码，使其适应新版本numpy的数据结构，比如改变对数组的操作方式。

python3.8对应的pandas和numpy

Python 3.8 版本对应的 pandas 和 numpy 版本如下：

- pandas 1.2.0 及以上版本支持 Python 3.8。
- numpy 1.19.4 及以上版本支持 Python 3.8。

请注意，这些版本只是示例，实际上可能有更高的版本可用。建议你使用最新的稳定版本，以获得最佳性能和最新的功能。你可以通过使用 pip 命令来安装或升级 pandas 和 numpy：

pip install pandas
pip install numpy

或者使用指定版本号安装：

pip install pandas==1.2.0
pip install numpy==1.19.4

希望这能回答你的问题！如有任何进一步的疑问，请随时向我提问。