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Pandas 0.23.0 版本更新詳解

Pandas 0.23.0 于2018年5月發(fā)布。此版本標(biāo)志著Pandas在數(shù)據(jù)類型處理方面的重要進(jìn)步。主要更新包括引入了Nullable整數(shù)數(shù)據(jù)類型 pd.NA，這使得數(shù)據(jù)缺失值的處理更加靈活和一致。此外，新版還增加了字符串處理方法，例如 str.cat() 和 str.extract()，這些方法極大地方便了文本數(shù)據(jù)的處理。

代碼示例：

import pandas as pd



data = pd.Series([1, 2, pd.NA, 4])

print(data)

在這個(gè)版本中，pd.to_datetime() 函數(shù)的更新也不容忽視，它現(xiàn)在支持格式化字符串的錯(cuò)誤處理，提升了時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的可靠性。

Pandas 0.24.0 版本的NA處理功能

2019年1月發(fā)布的Pandas 0.24.0版本引入了更多的NA處理功能，尤其是 pd.NA 的使用，統(tǒng)一了缺失值表示方法。這一改進(jìn)不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)清洗過(guò)程，還提高了數(shù)據(jù)處理的精確性。

新增的 DataFrame.explode() 函數(shù)是該版本的另一大亮點(diǎn)，該函數(shù)可以將列表或Series類型的列展開(kāi)為多行，極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)的平展操作。這對(duì)于處理嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)尤其有用。

代碼示例：

df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2, 3], 'foo', [4, 5]]})

exploded_df = df.explode('A')

print(exploded_df)

此外，pd.to_datetime() 函數(shù)在這一版本中增加了對(duì)Unix時(shí)間戳納秒精度的支持，使得時(shí)間數(shù)據(jù)處理更加精細(xì)。

Pandas 1.0.0 版本的重大更新

Pandas 1.0.0于2020年1月發(fā)布，是Pandas發(fā)展的一個(gè)重要里程碑。此版本引入了Nullable整數(shù)數(shù)據(jù)類型 Int64，取代了之前的 Int32。這種變化提高了數(shù)據(jù)處理的靈活性，尤其是在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)。

字符串處理方法的增強(qiáng)也是該版本的重要更新。新增的 str.replace() 和 str.split() 方法為文本數(shù)據(jù)處理提供了更多的可能性。

此外，DataFrame.plot() 函數(shù)現(xiàn)在使用matplotlib的默認(rèn)樣式，這使得數(shù)據(jù)可視化更加美觀，并與其他Python可視化工具保持一致。

Pandas 1.1.0 版本的改進(jìn)

2020年8月發(fā)布的Pandas 1.1.0版本中，DataFrame.explode() 函數(shù)得到了改進(jìn)，增加了對(duì)展開(kāi)后行索引設(shè)置的支持。這一功能使得數(shù)據(jù)處理更加靈活，尤其是在多層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析中。

新增的字符串方法 str.remove() 和 str.wrap() 提供了更多的文本處理技巧，對(duì)于需要大量文本數(shù)據(jù)清洗的項(xiàng)目非常有用。

在數(shù)據(jù)合并方面，pd.merge() 函數(shù)的更新支持指定多個(gè)連接鍵，這一改進(jìn)大大增強(qiáng)了數(shù)據(jù)合并的靈活性和準(zhǔn)確性。

Pandas 1.2.0 版本的新功能

Pandas 1.2.0版本進(jìn)一步擴(kuò)展了Pandas的功能，尤其是在數(shù)據(jù)輸入輸出方面。該版本引入了對(duì)Excel文件的更多支持，能夠處理更復(fù)雜的Excel數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

此外，新增的 DataFrame.to_parquet() 方法使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更加高效，尤其是對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)和讀取。

代碼示例：

df.to_parquet('data.parquet')

同時(shí)，該版本還改進(jìn)了對(duì)JSON數(shù)據(jù)的處理能力，支持更復(fù)雜的嵌套JSON結(jié)構(gòu)的解析和轉(zhuǎn)換。

Pandas 1.3.0 版本的增強(qiáng)

Pandas 1.3.0 版本在數(shù)據(jù)操作的靈活性和性能方面做出了顯著提升。此版本引入了對(duì)DataFrame的多索引支持，使得數(shù)據(jù)操作更加靈活和高效，特別是在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集時(shí)。

此外，DataFrame.groupby() 方法得到了增強(qiáng)，支持更復(fù)雜的聚合操作。這一改進(jìn)為用戶提供了更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和匯總工具。

代碼示例：

df.groupby('category').sum()

同時(shí)，該版本也對(duì)Pandas的性能做了優(yōu)化，尤其是在大數(shù)據(jù)集的處理上，顯著提高了運(yùn)行速度。

Pandas 1.4.0 及后續(xù)版本的展望

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，Pandas在未來(lái)版本中預(yù)計(jì)會(huì)引入更多的功能和改進(jìn)。例如，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析方面，Pandas有望引入更多的性能優(yōu)化和并行處理功能。

此外，Pandas的社區(qū)也在不斷壯大，更多的貢獻(xiàn)者正在為Pandas的發(fā)展出力，期待Pandas在未來(lái)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)分析提供更為強(qiáng)大和靈活的工具。

FAQ

問(wèn)：Pandas中如何處理缺失值？
- 答：Pandas中可以使用 pd.NA 統(tǒng)一表示缺失值。處理缺失值的方法包括使用 fillna() 方法填充缺失值，或使用 dropna() 方法刪除包含缺失值的行或列。
問(wèn)：Pandas如何合并多個(gè)數(shù)據(jù)表？
- 答：Pandas可以使用 merge() 函數(shù)合并多個(gè)數(shù)據(jù)表。用戶可以指定連接鍵，并選擇合并的方式，如內(nèi)連接、左連接、右連接等。
問(wèn)：如何在Pandas中展開(kāi)列表列？
- 答：可以使用 DataFrame.explode() 方法將列表列展開(kāi)為多行。這對(duì)于處理嵌套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常有用。
問(wèn)：Pandas 1.0.0版本有哪些重要更新？
- 答：Pandas 1.0.0版本的重要更新包括引入Nullable整數(shù)數(shù)據(jù)類型 Int64，增強(qiáng)的字符串處理方法如 str.replace() 和 str.split()，以及 DataFrame.plot() 函數(shù)使用matplotlib默認(rèn)樣式。
問(wèn)：如何提升Pandas的性能？
- 答：可以通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)類型、使用向量化操作、減少循環(huán)等方式提升Pandas的性能。此外，也可以利用Pandas的多線程功能來(lái)加速數(shù)據(jù)處理。