已通过Conda安装feature_engine等包仍遇ModuleNotFoundError求助

环境详情 #

• Conda已安装的包：

feature_engine            1.8.0              pyhd8ed1ab_0    conda-forge
category_encoders         2.6.3           py311haa95532_0

• Python版本：

python                    3.11.9               he1021f5_0

• JupyterLab相关组件版本：

jupyter_client            8.6.0           py311haa95532_0
jupyter_core              5.7.2           py311haa95532_0

报错情况 #

导入feature_engine时执行代码：

from feature_engine.variable_transformers import LogTransformer

触发报错：

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
Cell In[3], line 1
----> 1 from feature_engine.variable_transformers import LogTransformer

ModuleNotFoundError: No module named 'feature_engine'

导入category_encoders时执行代码：

import category_encoders

触发报错：

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
Cell In[5], line 1
----> 1 import category_encoders

ModuleNotFoundError: No module named 'category_encoders'

解决步骤 #

1. 核对Jupyter使用的Python环境 #

在Jupyter单元格里运行以下代码，查看当前Kernel的Python路径：

import sys
print(sys.executable)

再在终端执行conda info --envs，找到安装了目标包的环境路径，对比两个路径是否一致。不一致说明Jupyter没用到正确的Conda环境。

2. 为目标Conda环境添加IPython Kernel #

如果环境不匹配，打开终端，激活目标环境后执行：

conda activate 你的环境名称
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=你的环境名称 --display-name="Python (你的环境名称)"

重启JupyterLab后，在Kernel菜单里选择刚添加的环境，再运行导入代码。

3. 临时在Jupyter内安装包（不推荐长期用） #

如果不想切换Kernel，直接在Jupyter单元格里执行：

!pip install feature_engine==1.8.0 category_encoders==2.6.3

注意：这种方式可能破坏Conda环境的依赖结构，优先用前两种方法。

4. 确认启动Jupyter前激活了目标环境 #

启动JupyterLab之前，必须先在终端激活安装了feature_engine和category_encoders的Conda环境，否则Jupyter会默认使用base环境，自然找不到包。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sura Deva