pip安装feature_selector时出现setup.py egg_info运行失败(exit code:1)

• PyPI上发布的feature_selector==1.0.0包最后一次更新是2018年，打包时硬编码锁定了一批同年代的老旧依赖版本：seaborn==0.8.1、pandas==0.23.1、scikit-learn==0.19.1、matplotlib==2.1.2，这些版本完全不兼容Python 3.8及以上运行环境。
• 日志里的核心异常AttributeError: module 'platform' has no attribute 'linux_distribution'，是因为platform.linux_distribution()方法在Python 3.8版本就被官方移除，而2.1.2版本matplotlib的安装脚本仍在调用这个废弃接口，直接触发安装流程中断。
• 日志中提示的缺少freetype头文件、libpng的pkg-config信息，是因为老旧版matplotlib没有适配Python3.8的预编译wheel包，pip会回退到源码编译模式，就算补全所有系统编译依赖，最终还是会因为Python版本接口不兼容安装失败。

方法一：手动安装放开依赖限制的源码版本（推荐） #

不要直接安装PyPI上的旧包，直接获取项目源码手动安装：

1. 下载项目源码到本地并解压
2. 打开解压目录下的setup.py文件，删除所有依赖项后面写死的版本号限制，只保留包名即可
3. 进入解压目录，执行pip install .完成安装。这个工具本身逻辑非常简单，对新版本pandas、scikit-learn、matplotlib兼容性没有问题，只是当年打包时错误写死了老版本依赖号。

方法二：创建Python3.7虚拟环境隔离安装 #

如果不想修改源码，可以单独创建兼容的低版本Python环境安装，避免影响现有项目依赖：

# 用conda创建虚拟环境
conda create -n feature_sel python=3.7 -y
conda activate feature_sel
# 安装源码编译需要的系统依赖
sudo apt update && sudo apt install -y pkg-config libfreetype6-dev libpng-dev
# 执行安装
pip install feature_selector

不要在这个环境里安装其他需要高版本数据科学栈的包，避免依赖冲突。

方法三：直接复用核心代码 #

feature_selector总代码量不到1000行，核心功能就是围绕缺失率、单一值占比、特征共线性、模型特征重要性几个维度做特征筛选，完全可以把核心实现类直接复制到自身项目中调用，省去折腾依赖的成本，还可以按需调整筛选逻辑。

避坑提醒：不要在当前Python3.8+的主环境里强行降级依赖适配这个包，会把现有环境里的pandas、scikit-learn、matplotlib等核心库全部替换成6年前的旧版本，直接导致其他项目无法运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nikita