尝试从系统终端运行此命令。确保使用为 'C:\Users\k\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe' 处的 Python 解释器安装的正确版本的 'pip'

要在系统终端中运行此命令，请按照以下步骤操作：

1. 打开系统终端（如命令提示符或终端窗口）。
2. 复制并粘贴以下命令，并按回车键执行：

C:\Users\k\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe -m pip --version

这将在给定的 Python 解释器环境中运行 pip，并显示其版本信息。确保路径是正确的，这将使用你提供的 Python 解释器安装的 pip 版本。

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出现了错误C:\Users\28269\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:\Users\28269\PycharmProjects\pythonProject\venv\ojhj.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\28269\PycharmProjects\pythonProject\venv\ojhj.py", line 26, in <module> trs = table.find_all("tr") AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

这个错误是因为在代码中，定位 `table` 标签时没有成功找到表格，导致 `table` 变量是 `NoneType` 类型，而 `NoneType` 类型是没有 `find_all` 方法的，所以报错了。

这个问题可以通过检查网页源码，确定是否定位的标签名和 class 名是否正确。在这个网站上，可以发现目标表格的 class 名为 `table-striped`，所以需要修改代码中的定位方式。

以下是修改后的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd 

#定义链接 
url="https://www.yoojia.com/rank/1-0-0-0-0-0.ht"

#定义请求头 
headers = {     
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.54 Safari/537.36' 
}

#获取网页源码 
html = requests.get(url=url,headers=headers)

#将网页源码装换为txt 
main_page = html.text 

#使用bs4对网页源码进行解析 
main_page = BeautifulSoup(main_page,"html.parser")

#定位table 
table = main_page.find("table", attrs={"class": "table-striped"})

#检查是否成功找到了表格
if table is None:
    print("没有找到表格")
else:
    #获取所有table里头的tr标签 
    trs = table.find_all("tr") 

    #定义数据容器 
    data = [] 

    #遍历所有 tr标签 
    for i in trs[1:]:     
        #定义零时容器     
        list = []     
        #定位tr里头的所有td标签     
        tds = i.find_all("td")     
        #遍历所有td标签     
        for td in tds:         
            #将td里头的文本添加到零时容器         
            list.append(td.text.strip())     
        #将零时容器内的数据添加值data里头     
        data.append(list) 

    #定义储存标题 
    columns=["排名","品牌","车型","销量","市场占有率","同比增长"]

    #使用pandas 储存 
    #定义个dataframe 
    df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)

    #使用csv格式储存 
    df.to_csv("./Data.csv", encoding='utf-8', index=False)

    #保存完毕 
    print("保存完毕")

请注意，如果仍然无法找到表格，可能是网站的页面结构发生了变化，需要重新检查定位方式。

C:\Users\yinho\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\activate.bat C:\Users\yinho\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Pycharm/PyCharm 2023.1.3/plugins/python/helpers/packaging_tool.py install pandas

您好！感谢您的提问。关于您的问题，您可以按照以下步骤在PyCharm中安装pandas库：

1. 打开PyCharm并打开您的项目。
2. 点击菜单栏中的 "File"，然后选择 "Settings"。
3. 在弹出的窗口中，选择 "Project: YourProjectName"，然后选择 "Python Interpreter"。
4. 在右侧的窗格中，您可以看到已安装的Python解释器和库。
5. 单击右上角的 "+" 图标以添加新的库。
6. 在搜索栏中输入 "pandas" 并选择 "pandas" 库。
7. 单击 "Install Package" 按钮以安装pandas库。

请注意，安装过程可能需要一些时间，请耐心等待。安装完成后，您就可以在项目中使用pandas库了。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。