Jupyter导入pandas升级importlib-metadata后仍报版本不兼容求助

绝大多数升级后警告仍存在的原因，是升级操作执行在了Jupyter内核实际使用的Python环境之外，包装错了位置。

• 第一步：确认内核实际环境与包版本
  在弹出警告的Notebook中新建单元格，运行以下代码，拿到当前内核绑定的Python解释器路径，以及两个冲突包的实际安装版本：

import sys
import setuptools
try:
import importlib_metadata
im_version = importlib_metadata.version
except ImportError:
im_version = "未安装"

print(f"当前内核Python路径: {sys.executable}")
print(f"setuptools版本: {setuptools.version}")
print(f"importlib-metadata版本: {im_version}")

- 第二步：针对正确环境安装匹配版本
不要直接使用终端里默认的`pip`命令执行安装，必须用上一步打印出的Python绝对路径调用pip，避免包装到其他虚拟环境或Anaconda环境中，这是升级无效的最常见诱因：
```cmd
# 将路径替换为上一步实际打印出的Python完整路径，例：C:\Users\Asus\Anaconda4\python.exe
<你的Python解释器完整路径> -m pip install --upgrade importlib-metadata setuptools

如果升级最新版后仍然触发兼容警告，说明当前环境的setuptools版本过旧、不支持新版importlib-metadata，直接安装经过验证的兼容固定版本即可：

<你的Python解释器完整路径> -m pip install importlib-metadata==4.12.0 setuptools==59.8.0

• 第三步：重启服务验证
  安装完成后完全退出Jupyter服务（仅重启内核可能存在缓存不刷新的问题），重新启动Jupyter后打开Notebook运行导入代码，警告即可消失。

临时屏蔽方案 #

如果暂时不想调整包版本，可以在导入pandas前添加警告过滤规则，屏蔽该提示：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*importlib-metadata version is incompatible.*")
import pandas as pd

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naomi Cindy Hermina Tampubolon