jupyter notebook新增化境

Jupyter Notebook 是一款非常流行的交互式编程环境，支持多种编程语言。如果您想要新增 Jupyter Notebook 环境，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 Anaconda 或 Miniconda。这两个软件包管理器都包含了 Jupyter Notebook。
2. 打开终端或 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个新的环境：

`conda create --name myenv`

其中 myenv 是您自定义的环境名称。
3. 激活新环境：

`conda activate myenv`

4. 在该环境中安装 Jupyter Notebook：

`conda install jupyter notebook`

5. 启动 Jupyter Notebook：

`jupyter notebook`

这样就可以在新环境中使用 Jupyter Notebook 了。

相关问题

jupyter notebook新增一列出生年份

在Jupyter Notebook中，如果你想在现有的DataFrame中新增一列表示出生年份，假设你已经有了包含日期信息的数据，通常步骤如下：

1. 首先，你需要确保存储日期的列是日期格式。如果你的日期是以字符串或其他非日期格式存在，可以使用`pandas`库的函数如`pd.to_datetime()`将其转换成日期时间格式。

import pandas as pd

# 假设你的数据框叫做df，日期列名为'date_column'
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

2. 接下来，你可以从当前日期减去每个人的年龄（如果已知的话），得到出生年份。这需要一个年龄值，如果你有此信息，可以直接做运算；如果没有，可能需要结合其他外部数据源获取。

from datetime import datetime

# 假设'age_column'是你已经有的年龄列
df['birth_year'] = datetime.now().year - df['age_column']

3. 如果年龄不是整数，可能还需要处理异常情况，例如负数年龄等。

注意：这里假设你正在使用Python，并且Jupyter Notebook环境是基于Pandas的数据操作环境。

Jupyter notebook拓展

### Jupyter Notebook 扩展与插件

对于希望增强 Jupyter Notebook 功能的用户来说，安装合适的扩展和插件是一个有效的方式。通过这些附加组件可以极大地改善用户体验并提高工作效率。

#### 安装必要的 Python 包
为了使 Jupyter Notebook 支持更多高级特性，首先需要确保已正确安装 `jupyter_contrib_nbextensions` 这个包[^1]：

pip install jupyter_contrib_nbextensions

此命令会下载并设置一系列有用的Nbextension（笔记本扩展），它们能够提供额外的功能和服务给Jupyter环境。

#### 配置 Nbextensions 工具栏显示
一旦上述软件包被成功安装之后，则需执行如下指令来激活nbextensions界面，在浏览器中的Notebook顶部会出现一个新的菜单项用于管理各种可用的扩展程序:

jupyter contrib nbextension install --user

这一步骤使得开发者可以在运行时轻松启停不同的功能模块而无需每次都重启服务器实例。

#### 启用配置器以便于管理和浏览插件列表
为了让使用者更方便地探索以及控制各个已加载或待载入的插件状态，建议继续追加一条命令开启专门负责此类事务的服务端点[^3]:

jupyter nbextensions_configurator enable --user

此时重新打开任意一个notebooks文件夹下的网页链接后应该能看到左侧边栏新增了一个名为“Nbextensions”的入口；点击进入即可看到当前系统支持的所有第三方贡献出来的实用工具概览表单。

#### 浏览和选择适合自己的插件
访问新出现的 "Nbextensions" 页面，这里列出了大量由社区维护和支持的各种类型的插件。每种插件旁边都有详细的描述说明其作用范围及应用场景，可以根据个人需求勾选想要使用的项目来进行个性化定制化开发流程[^2]。