pandas与numpy版本匹配

确保 pandas 与 numpy 版本匹配可以避免一些不必要的错误和警告。通常情况下，pandas 会依赖于特定版本的 numpy，因此如果你要升级 pandas 或 numpy，最好确保它们是兼容的。

你可以使用以下命令检查 pandas 和 numpy 的版本：

import pandas as pd
import numpy as np

print(pd.__version__)
print(np.__version__)

如果你发现 pandas 和 numpy 的版本不匹配，可以通过升级或降级它们来解决。例如，如果你想在 pandas 1.2.3 中使用 numpy 1.19.5，可以使用以下命令：

pip install pandas==1.2.3 numpy==1.19.5

这将升级或降级 pandas 和 numpy 到指定的版本。

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。

pandas版本要与numpy匹配么

是的，pandas版本和numpy版本之间需要匹配。Pandas是基于Numpy构建的，因此Pandas需要与Numpy兼容。建议将Pandas和Numpy升级到最新版本，以确保它们之间的兼容性。通常情况下，Pandas会在其文档中指定与Numpy兼容的版本。你可以查看Pandas的文档以获取更多信息。