Pandas는 Python 데이터 분석에 필수적인 핵심 라이브러리입니다. 그런데 Pandas는 다양한 버전이 존재하며, 버전 불일치로 인해 코드가 정상적으로 동작하지 않거나 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 현재 설치된 Pandas의 버전을 정확히 파악해 두는 것이 좋습니다. 다행히 아래의 간단한 코드만으로도 버전 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다.
1. Pandas 버전 확인하기
설치된 Pandas의 버전을 확인하려면 __version__ 속성을 사용하면 됩니다.
pandas.__version__
실행 예제
>>> import pandas as pd >>> print(pd.__version__) 0.25.2 >>>
위 코드를 실행하면 현재 환경에 설치된 Pandas의 버전 번호가 출력됩니다.
2. 종속 패키지 버전까지 함께 확인하기
Pandas는 단독으로 동작하지 않고 NumPy, python-dateutil, pytz 등 여러 의존 라이브러리와 함께 작동합니다. 이러한 종속 패키지들의 버전까지 한꺼번에 확인하고 싶다면 show_versions() 함수를 사용하면 됩니다.
pd.show_versions()
출력 결과 예시
>>> pd.show_versions() INSTALLED VERSIONS ------------------ commit : None python : 3.7.1.final.0 python-bits : 64 OS : Windows OS-release : 7 machine : AMD64 processor : Intel64 Family 6 Model 60 Stepping 3, GenuineIntel byteorder : little LC_ALL : None LANG : None LOCALE : None.None pandas : 0.25.2 numpy : 1.15.3 pytz : 2018.7 dateutil : 2.7.4 pip : 19.2.2 setuptools : 39.0.1 Cython : None pytest : None hypothesis : None sphinx : None blosc : None feather : None xlsxwriter : None lxml.etree : 4.2.5 html5lib : None pymysql : None psycopg2 : None jinja2 : None IPython : None pandas_datareader: None bs4 : 4.6.3 bottleneck : None fastparquet : None gcsfs : None matplotlib : 3.0.1 numexpr : None odfpy : None openpyxl : None pandas_gbq : None pyarrow : None pytables : None s3fs : None scipy : None sqlalchemy : None tables : None xarray : None xlrd : None xlwt : None >>>
위 출력 결과를 보면 Python 인터프리터 정보, 운영체제(OS), CPU 아키텍처 같은 시스템 환경 정보와 더불어 Pandas를 비롯한 NumPy, matplotlib, SciPy 등 관련 패키지들의 설치 여부와 버전이 한눈에 정리되어 표시됩니다.
정리
- Pandas 버전만 빠르게 확인하려면
pd.__version__을 사용합니다. - Pandas뿐 아니라 모든 종속 패키지의 버전과 시스템 정보를 확인하려면
pd.show_versions()를 사용합니다. - 오류 보고나 디버깅 시에는
show_versions()출력 결과를 함께 첨부하면 문제 원인을 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.