9월 1.0.0일 Pandas 0.25rc가 출시되었습니다. 이전 버전의 라이브러리는 XNUMX입니다.

첫 번째 주요 릴리스에는 향상된 자동 데이터프레임 요약, 더 많은 출력 형식, 새로운 데이터 유형 및 새로운 문서 사이트를 포함하여 많은 훌륭한 새 기능이 포함되어 있습니다.

모든 변경사항을 볼 수 있습니다. 여기에, 이 기사에서는 가장 중요한 사항에 대한 작고 덜 기술적인 검토로 제한하겠습니다.

다음을 사용하여 평소와 같이 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 삐악 삐악 울다, 그러나 Pandas 1.0을 작성하는 시점부터 여전히 릴리스 후보, 버전을 명시적으로 지정해야 합니다.

pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0

주의하세요: 이것은 주요 릴리스이므로 업데이트로 인해 이전 코드가 손상될 수 있습니다!

그런데 Python 2에 대한 지원은 이 버전 이후로 완전히 중단되었습니다(무엇이 좋은 이유가 될까요? 업데이트 — 대략. 번역). Pandas 1.0에는 Python 3.6 이상이 필요하므로 확실하지 않은 경우 어떤 버전을 설치했는지 확인하세요.

$ 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 버전을 확인하는 가장 쉬운 방법은 다음과 같습니다.

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

DataFrame.info를 통한 자동 요약 개선

제가 가장 좋아하는 혁신은 방법의 업데이트였습니다. DataFrame.info. 함수의 가독성이 훨씬 향상되어 데이터 탐색 프로세스가 더욱 쉬워졌습니다.

>>> 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

Markdown 형식으로 테이블 출력

마찬가지로 즐거운 혁신은 다음을 사용하여 데이터프레임을 Markdown 테이블로 내보내는 기능입니다. DataFrame.to_markdown.

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

이렇게 하면 github gists를 사용하여 Medium과 같은 사이트에 테이블을 게시하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

문자열과 부울의 새로운 유형

Pandas 1.0 릴리스에는 새로운 기능도 추가되었습니다. 실험적 유형. API는 여전히 변경될 수 있으므로 주의해서 사용하세요. 그러나 일반적으로 Pandas는 적절한 경우 새로운 유형을 사용할 것을 권장합니다.

지금은 캐스트를 명시적으로 수행해야 합니다.

>>> 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

열이 어떻게 표시되는지 확인하세요. D 타입 새로운 유형을 표시합니다 - 현 и 불량배.

새로운 문자열 유형의 가장 유용한 기능은 행 열만 데이터 프레임에서. 이렇게 하면 텍스트 데이터를 훨씬 쉽게 구문 분석할 수 있습니다.

df.select_dtypes("string")

이전에는 이름을 명시적으로 지정하지 않으면 행 열을 선택할 수 없었습니다.

새로운 유형에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 여기에.

읽어 주셔서 감사합니다! 이미 언급한 대로 전체 변경 목록을 볼 수 있습니다. 여기에.

출처 : habr.com