当试图在pandas中建立语料库时，内核一直在死亡

在pandas中建立语料库时，内核一直在死亡可能是由于以下几个原因导致的：

数据量过大：如果语料库的数据量非常大，可能会导致内存不足或计算资源不足，从而导致内核死亡。可以尝试减小数据量或增加计算资源来解决这个问题。
代码逻辑错误：在建立语料库的过程中，可能存在代码逻辑错误导致内核死亡。可以仔细检查代码，确保没有语法错误、循环错误或其他逻辑错误。
版本不兼容：如果使用的pandas版本与其他依赖库或操作系统不兼容，可能会导致内核死亡。可以尝试升级或降级pandas版本，或者更新其他相关依赖库。

针对以上可能的原因，可以尝试以下解决方案：

减小数据量：如果数据量过大，可以考虑分批处理数据，或者使用更高效的算法来处理数据。
增加计算资源：如果计算资源不足，可以尝试在更强大的计算机或云服务器上运行代码，或者使用分布式计算框架来加速处理过程。
检查代码逻辑：仔细检查代码，确保没有语法错误、循环错误或其他逻辑错误。可以使用调试工具来帮助定位问题。
更新版本：确保使用的pandas版本与其他依赖库或操作系统兼容。可以尝试升级或降级pandas版本，或者更新其他相关依赖库。

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如何使用虚拟环境和Jupyter Notebook

__version__) 注意：如果我们试图在IDLE中运行此代码，它可能无法工作，因为当前IDLE不在我们刚刚安装pandas的虚拟环境中。根据你的机器，当前的“环境”可能没有pandas。...什么时候使用虚拟环境当需要在库的不同版本之间不断切换时，虚拟环境特别有用。另一个例子是，当应用程序需要多个库时，在一个环境中安装太多库可能会导致库之间的潜在冲突。...例如，我从事的大多数项目都需要pandas，因此，我只需要在系统范围内安装pandas，而无需在每次启动新项目时创建虚拟环境。...在Jupyter Notebook中，有一个叫做IPython内核的东西，它本质上是在后端执行Python代码的计算引擎。...一旦我们创建了一个虚拟环境，就可以将它与内核链接起来，这样就不必每次需要时都手动激活venv。

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