9 জানুয়ারী, পান্ডাস 1.0.0rc রিলিজ হয়েছিল। লাইব্রেরির পূর্ববর্তী সংস্করণ 0.25।

প্রথম প্রধান রিলিজে অনেকগুলি দুর্দান্ত নতুন বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যার মধ্যে উন্নত স্বয়ংক্রিয় ডেটাফ্রেম সংক্ষিপ্তকরণ, আরও আউটপুট ফর্ম্যাট, নতুন ডেটা প্রকার এবং এমনকি একটি নতুন ডকুমেন্টেশন সাইট রয়েছে।

সব পরিবর্তন দেখা যাবে এখানে, নিবন্ধে আমরা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির একটি ছোট, কম প্রযুক্তিগত পর্যালোচনার মধ্যে নিজেদেরকে সীমাবদ্ধ করব।

আপনি ব্যবহার করে স্বাভাবিক হিসাবে লাইব্রেরি ইনস্টল করতে পারেন বীচি, কিন্তু যেহেতু পান্ডাস 1.0 লেখার সময় এখনও আছে মুক্তির প্রার্থী, আপনাকে স্পষ্টভাবে সংস্করণটি নির্দিষ্ট করতে হবে:

pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0

সতর্কতা অবলম্বন করুন: যেহেতু এটি একটি বড় রিলিজ, আপডেটটি পুরানো কোডটি ভেঙে দিতে পারে!

যাইহোক, এই সংস্করণ থেকে পাইথন 2 এর জন্য সমর্থন সম্পূর্ণরূপে বন্ধ হয়ে গেছে (কি একটি ভাল কারণ হতে পারে হালনাগাদ - প্রায়. অনুবাদ) পান্ডাস 1.0 এর জন্য কমপক্ষে পাইথন 3.6+ প্রয়োজন, তাই আপনি যদি নিশ্চিত না হন তবে আপনি কোনটি ইনস্টল করেছেন তা পরীক্ষা করুন:

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

$ python --version
Python 3.7.5

পান্ডাস সংস্করণ চেক করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল:

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

DataFrame.info এর সাথে উন্নত স্বয়ংক্রিয় সংক্ষিপ্তকরণ

আমার প্রিয় উদ্ভাবন পদ্ধতির আপডেট ছিল DataFrame.info. ফাংশনটি অনেক বেশি পঠনযোগ্য হয়ে উঠেছে, ডেটা অন্বেষণের প্রক্রিয়াটিকে আরও সহজ করে তুলেছে:

>>> 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

মার্কডাউন বিন্যাসে আউটপুট টেবিল

একটি সমান আনন্দদায়ক উদ্ভাবন হল ব্যবহার করে মার্কডাউন টেবিলে ডেটাফ্রেম রপ্তানি করার ক্ষমতা DataFrame.to_markdown.

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

এটি গিথুব সারাংশ ব্যবহার করে মিডিয়ামের মতো সাইটে টেবিল প্রকাশ করা আরও সহজ করে তোলে।

স্ট্রিং এবং বুলিয়ানের জন্য নতুন প্রকার

পান্ডাস 1.0 রিলিজেও নতুন যুক্ত হয়েছে পরীক্ষামূলক প্রকার তাদের API এখনও পরিবর্তন হতে পারে, তাই সতর্কতার সাথে এটি ব্যবহার করুন। কিন্তু সাধারণভাবে, পান্ডাস নতুন ধরনের ব্যবহার করার পরামর্শ দেয় যেখানে এটি অর্থপূর্ণ হয়।

আপাতত, কাস্ট স্পষ্টভাবে করা দরকার:

>>> 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

কলাম কিভাবে লক্ষ্য করুন ডিটাইপ নতুন ধরনের প্রদর্শন করে - স্ট্রিং и bool,.

নতুন স্ট্রিং টাইপের সবচেয়ে দরকারী বৈশিষ্ট্য হল নির্বাচন করার ক্ষমতা শুধুমাত্র সারি কলাম ডেটাফ্রেম থেকে। এটি পাঠ্য ডেটা পার্সিংকে আরও সহজ করে তুলতে পারে:

df.select_dtypes("string")

পূর্বে, স্পষ্টভাবে নাম উল্লেখ না করে সারি কলাম নির্বাচন করা যেত না।

আপনি নতুন ধরনের সম্পর্কে আরো পড়তে পারেন এখানে.

পড়ার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ! পরিবর্তনের সম্পূর্ণ তালিকা, যেমন ইতিমধ্যে উল্লিখিত হয়েছে, দেখা যেতে পারে এখানে.

উত্স: www.habr.com