Чтобы избежать несовместимости версий библиотек NumPy и Pandas, можно использовать следующие рекомендации:

• Фиксировать зависимости. 1 Нужно устанавливать только определённый, фиксированный набор зависимостей. 1 Для этого можно использовать инструменты, такие как pip-tools, pipenv, poetry или conda-lock. 1
• Регулярно обновлять зависимости. 1 Это поможет не отставать от обновлений библиотек. 1
• Использовать виртуальные окружения. 3 Иногда разные библиотеки требуют разные версии одной и той же зависимости. 3 В таких случаях можно устанавливать библиотеки в изолированное окружение, избегая конфликтов версий. 3
• Проверять документацию библиотек. 3 Некоторые библиотеки могут быть несовместимы с определёнными версиями Python. 3 Если возникла такая проблема, нужно проверить документацию библиотеки на предмет совместимости с версией Python. 3 Возможно, потребуется обновить или понизить версию Python. 3