jupyter notebook import pandas not found

你遇到的问题是在jupyter notebook中无法导入pandas模块。同时，根据引用[1]的错误提示信息，似乎是无法导入jieba模块导致的。这可能是因为你的jupyter notebook环境没有安装这些模块或者没有正确配置路径。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 检查是否已经安装了pandas和jieba模块。你可以在终端或命令行中输入pip list命令查看已安装模块列表。如果没有这些模块，可以使用pip install pandas和pip install jieba命令安装。

2. 检查jupyter notebook的环境变量路径是否正确配置。可以在notebook中执行以下代码来确认安装路径是否正确：

import sys
print(sys.path)

如果你没有在环境变量中配置路径，可以使用以下代码将模块的安装路径添加到sys.path中：

import sys
sys.path.append('path/to/module')

其中，'path/to/module'是pandas或jieba模块的实际安装路径。

3. 可以尝试重启jupyter notebook的内核并重新打开notebook文件。

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apple$ import pandas as pd -bash: import: command not found

It looks like you're trying to import a Python library, but you're running this command in a Bash shell. You need to open a Python interpreter or a Jupyter notebook to use the `import` statement. Try opening a Python environment and running this command again.

如何查看jupyter notebook 运行占用cpu还是gpu

在Jupyter Notebook中，你可以通过运行特定的Python命令来检查计算资源的使用情况，包括CPU和GPU。对于CPU的使用情况，可以使用`%load_ext` 和 `%memit` 或者第三方库如`psutil`来查看。以下是查看CPU占用的一个简单示例：

# 导入psutil库（如果未安装需先pip install psutil）
import psutil

# 获取当前进程的CPU使用率
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f"当前CPU使用率: {cpu_usage}%")

# 对于GPU，如果你使用的是支持GPU的库，例如NumPy、Pandas或TensorFlow，并且已经在笔记本中激活了GPU计算，可以直接查看其使用情况。例如，在TensorFlow中：
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    for gpu in gpus:
        print(f"GPU {gpu.name}:", tf.test.gpu_device_name())
else:
    print("No GPU found.")