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Pandas 2.1發(fā)布更新功能介紹

更新時(shí)間：2023年09月01日 10:52:44 作者：Deephub

這篇文章主要為大家介紹了Pandas 2.1發(fā)布更新功能介紹,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

引言

2023年3月1日，Pandas 發(fā)布了2.0版本。6個(gè)月后（8月30日），更新了新的2.1版。讓我們看看他有什么重要的更新。

更好的PyArrow支持

PyArrow是在Panda 2.0中新加入的后端，對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)提供了優(yōu)于NumPy的性能。Pandas 2.1增強(qiáng)了對(duì)PyArrow的支持。官方在這次更新中使用最大的高亮字體宣布 PyArrow 將是 Pandas 3.0的基礎(chǔ)依賴，這說(shuō)明Panda 是認(rèn)定了PyArrow了。

映射所有數(shù)組類型時(shí)可以忽略NaN類值

在以前版本，可空類型上調(diào)用map會(huì)在存在類似nan的值時(shí)觸發(fā)錯(cuò)誤。而現(xiàn)在可以設(shè)定na_action= " ignore "參數(shù)，將忽略所有類型數(shù)組中的nan值。

以下是發(fā)行說(shuō)明中的一個(gè)例子:

 In [5]: ser = pd.Series(["a", "b", np.nan], dtype="category")
 In [6]: ser.map(str.upper, na_action="ignore")
 Out[6]: 
 0      A
 1      B
 2    NaN
 dtype: category
 Categories (2, object): ['A', 'B']
 ##no errors !

字符串的默認(rèn)類型

默認(rèn)情況下，所有字符串都存儲(chǔ)在具有NumPy對(duì)象dtype的列中，如果你安裝了PyArrow，則會(huì)將所有字符串推斷為PyArrow支持的字符串，這個(gè)選項(xiàng)需要使用這個(gè)參數(shù)設(shè)置：

pd.options.future.infer_string = True

Copy-On-Write改進(jìn)

寫(xiě)時(shí)復(fù)制在很久以前就出現(xiàn)了。在Pandas中有時(shí)你對(duì)數(shù)據(jù)做一些操作，修改的不是數(shù)據(jù)源的副本，而是數(shù)據(jù)源本身。例子:

 In [5]: pd.options.mode.copy_on_write = True
 In [6]: df = pd.DataFrame({"foo": [1, 2, 3], "bar": [4, 5, 6]})
 In [7]: subset = df["foo"]
 In [8]: subset.iloc[0] = 100
 In [9]: df
 Out[9]: 
    foo  bar
 0    1    4
 1    2    5
 2    3    6

寫(xiě)時(shí)復(fù)制是一種防止意外可變性的機(jī)制。當(dāng)從其他數(shù)據(jù)推斷數(shù)據(jù)時(shí)，可以保證只更改副本。這意味著代碼將更加統(tǒng)一。Pandas將識(shí)別何時(shí)復(fù)制對(duì)象，并且只在必要時(shí)復(fù)制對(duì)象。在Pandas 2.1中，花了很多精力使許多地方的Copy-On-Write保持一致。