На 9 януари беше пусната Pandas 1.0.0rc. Предишната версия на библиотеката е 0.25.

Първата голяма версия съдържа много страхотни нови функции, включително подобрено автоматично обобщаване на кадри с данни, повече изходни формати, нови типове данни и дори нов сайт за документация.

Всички промени могат да се видят тук, в статията ще се ограничим до малък, по-малко технически преглед на най-важните неща.

Можете да инсталирате библиотеката както обикновено, като използвате пиукам, но тъй като към момента на писане Pandas 1.0 все още е Release Candidate, ще трябва изрично да посочите версията:

pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0

Бъдете внимателни: тъй като това е основна версия, актуализацията може да наруши стария код!

Между другото, поддръжката за Python 2 е напълно прекратена след тази версия (каква може да е добра причина поднови — прибл. превод). Pandas 1.0 изисква поне Python 3.6+, така че ако не сте сигурни, проверете кой сте инсталирали:

$ pip --version
pip 19.3.1 from /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)

$ python --version
Python 3.7.5

Най-лесният начин да проверите версията на Pandas е следният:

>>> import pandas as pd
>>> pd.__version__
1.0.0rc0

Подобрено автоматично обобщаване с DataFrame.info

Любимата ми иновация беше актуализацията на метода DataFrame.info. Функцията стана много по-четима, правейки процеса на изследване на данни още по-лесен:

>>> df = pd.DataFrame({
...:   'A': [1,2,3], 
...:   'B': ["goodbye", "cruel", "world"], 
...:   'C': [False, True, False]
...:})
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   A       3 non-null      int64
 1   B       3 non-null      object
 2   C       3 non-null      object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 200.0+ bytes

Извеждане на таблици във формат Markdown

Също толкова приятна иновация е възможността за експортиране на кадри с данни в таблици Markdown с помощта на DataFrame.to_markdown.

>>> df.to_markdown()
|    |   A | B       | C     |
|---:|----:|:--------|:------|
|  0 |   1 | goodbye | False |
|  1 |   2 | cruel   | True  |
|  2 |   3 | world   | False |

Това прави много по-лесно публикуването на таблици на сайтове като Medium с помощта на github gists.

Нови типове за низове и булеви стойности

Изданието Pandas 1.0 също добави нови експериментален видове. Техният API все още може да се промени, така че го използвайте с повишено внимание. Но като цяло Pandas препоръчва използването на нови типове навсякъде, където има смисъл.

Засега актьорският състав трябва да се направи изрично:

>>> B = pd.Series(["goodbye", "cruel", "world"], dtype="string")
>>> C = pd.Series([False, True, False], dtype="bool")
>>> df.B = B, df.C = C
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   A       3 non-null      int64
 1   B       3 non-null      string
 2   C       3 non-null      bool
dtypes: int64(1), object(1), string(1)
memory usage: 200.0+ bytes

Забележете как колоната Dtype показва нови типове − низ и булев.

Най-полезната функция на новия тип низ е възможността за избор само редови колони от кадри с данни. Това може да направи анализирането на текстови данни много по-лесно:

df.select_dtypes("string")

Преди това колоните на редовете не можеха да бъдат избрани без изрично указване на имена.

Можете да прочетете повече за новите видове тук.

Благодаря ви, че прочетохте! Пълният списък с промени, както вече беше споменато, може да се види тук.

Източник: www.habr.com