Mida tõi meile Pandas 1.0

9. jaanuaril ilmus Pandas 1.0.0rc. Eelmise versiooni teek — 0.25.

Esimene suurväljaanne sisaldab palju suurepäraseid uuendusi, sealhulgas paranenud automaatset andmeraamude kokkuvõtete tegemist, rohkem väljundivorme, uusi andmetüüpe ja isegi uut dokumentatsiooni saiti.

Kõiki muudatusi saab vaadata siin, kuid artiklis piirame end väikese, vähem tehnilise ülevaatega peamisest.

Teeki saab installida nagu tavaliselt kasutades pip, kuid kuna artikli kirjutamise hetkel on Pandas 1.0.0 veel release candidate, tuleb versioon selgelt märkida:

pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0

Olge ettevaatlik: kuna tegemist on suure väljalaskega, võib värskendus hävitada vana koodi!

Üks huvitav fakt: alates sellest versioonist lõpetatakse täielikult Python 2 tugi (mis võib olla hea põhjus uuendada — märk. tõlk.). Pandas 1.0 nõuab vähemalt Python 3.6+, nii et kui te ei ole kindel, kontrollige, milline versioon on teil installitud:

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

$ python --version
Python 3.7.5

Pandas'i versiooni kontrollimine on kõige lihtsam nii:

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

Paranenud automaatne kokkuvõte DataFrame.info abil

Minu lemmikuuendus on meetodi DataFrame.infouuendus. Funktsioon on muutunud palju loetavamaks, mis muudab andmete uurimise veelgi lihtsamaks:

>>> df = pd.DataFrame({
...:   'A': [1,2,3], 
...:   'B': ["headape", "karm", "maailm"], 
...:   'C': [False, True, False]
...:})
>>> df.info()

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

Tabelite väljund Markdown-formaadis

Veelgi meeldivam uuendus on võimalus eksportida andmeraamid Markdown-tabelitesse kasutades DataFrame.to_markdown.

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

See lihtsustab tabelite avaldamist sellistes saitides nagu Medium gitHubi giste kasutades.

Mida tõi meile Pandas 1.0

Uued tüübid stringide ja loogiliste väärtuste jaoks

Pandas 1.0 väljalaskesse on samuti lisatud uusi Microsoft Edge'i Chromiumi versioonid, kuid need on hetkel piiratud Windowsi ja macOS-i platvormidele. Allalaadimiseks on saadaval ka tüüpe. Nende API võib veel muutuda, seega kasutage seda ettevaatlikult. Aga üldiselt soovitab Pandas uusi tüüpe kasutada seal, kus see on mõttekas.

Praegu tuleb teisendamine teha selgelt:

>>> B = pd.Series(["goodbye", "cruel", "world"], dtype="string")
>>> C = pd.Series([False, True, False], dtype="bool")
>>> df.B = B, df.C = C
>>> df.info()

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

Pange tähele, kuidas veerg Tüüp näitab uusi tüüpe — string ja bool.

Uue stringitüübi kõige kasulikum omadus on võimalus valida ainult stringiveerge andmeraamidest. See võib oluliselt lihtsustada tekstiliste andmete analüüsi:

df.select_dtypes("string")

Varem ei olnud stringiveerge võimalik valida ilma nende nimede erilise märkimiseta.

Uute tüüpide kohta saab lugeda rohkem siin.

Aitäh, et lugesite! Täielikku muudatuste loendit, nagu juba mainitud, saab vaadata siin.

Allikas: habr.com