¿Cómo vuelvo a un paquete anterior en Anaconda?

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Si lo hago 

conda info pandas

Puedo ver todos los paquetes disponibles.

Actualicé mi pandasa la última esta mañana, pero necesito volver a una versión anterior ahora. Lo intenté

conda update pandas 0.13.1

Pero eso no funcionó. ¿Cómo especifico qué versión usar?

python anaconda conda chrisaycock
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Respuestas:

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Tuve que usar la installfunción en su lugar:

conda install pandas=0.13.1
chrisaycock
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Parece que esto no funciona cuando ya ha instalado el paquete, por lo que no se está degradando, es solo una nueva instalación de una versión específica. Por lo tanto, debe desinstalar la versión anterior e instalar una nueva versión específica.
mrgloom
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En el caso de que desee revertir un paquete instalado recientemente que realizó varios cambios en las dependencias (como tensorflow), puede "retroceder" a un estado de instalación anterior mediante el siguiente método:

conda list --revisions
conda install --revision [revision number]

El primer comando muestra revisiones de instalación anteriores (con dependencias) y el segundo vuelve a lo revision numberque especifique.

Tenga en cuenta que si desea (re) instalar una revisión posterior, es posible que deba reinstalar secuencialmente todas las versiones intermedias. Si estuvo en la revisión 23, reinstaló la revisión 20 y desea regresar, es posible que deba ejecutar cada uno de ellos:

conda install --revision 21
conda install --revision 22
conda install --revision 23
anon01
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Esta debería ser la respuesta correcta, ya que también debería revertir las dependencias actualizadas
Ian
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Tenga en cuenta que esta solución actualmente puede llevar a la eliminación de conda. Terminé teniendo que reinstalar anaconda desde cero después de intentar esto. Parece ser un tema
Fridolin Linder
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Esto tiene errores. No funciona Perdí mis paquetes, incluso numpy.
Binu Jasim
1
Si pierde sus paquetes, simplemente puede reinstalar la revisión que contiene el paquete en cuestión ... esto es realmente bastante agradable
zelusp
3
Esto funcionó para mí. Mi problema ocurrió cuando instalé tensorflow que realizó muchos cambios en mi entorno. La próxima vez, como práctica recomendada, aconsejo a las personas (incluido yo mismo) que creen un nuevo entorno para cualquier paquete nuevo que desee realizar cambios en los existentes para que las preocupaciones se separen.
Willower