Më 9 janar u publikua Pandas 1.0.0rc. Versioni i mëparshëm i bibliotekës ishte 0.25.

Publikimi i parë kryesor përmban shumë risitë të shkëlqyera, përfshirë përmirësimin e përllogaritjes automatike të DataFrame-ve, më shumë formate të daljes, lloje të reja të të dhënave dhe madje një faqe të re dokumentacioni.

Të gjitha ndryshimet mund të shihen këtu, në këtë artikull do të ndalemi në një përmbledhje më të vogël, më pak teknike të asaj që është më e rëndësishme.

Të instaloni bibliotekën mund të bëni si zakonisht me pip, por pasi në momentin e shkrimit të artikullit Pandas 1.0 ende është candidat për publikim, do të duhet të përcaktoni qartë versionin:

pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0

Keni kujdes: pasi ky është një publikim kryesor, përditësimi mund të dëmtojë kodin e vjetër!

Për më tepër, me këtë version është ndaluar plotësisht mbështetje për Python 2 (gjë që mund të jetë një arsyetim i mirë për t'u përditësuar — shën. i përkth.). Pandas 1.0 kërkon të paktën Python 3.6+, kështu që nëse nuk jeni të sigurt, kontrolloni se cilin keni instaluar:

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

$ python --version
Python 3.7.5

Kontrolli i versionit të Pandas është më së lehti kështu:

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

Përllogaritje më e mirë automatike me DataFrame.info

Risia ime e preferuar është përditësimi i metodës DataFrame.info. Funksioni tani është bërë shumë më i lexueshëm, duke e bërë procesin e shqyrtimit të të dhënave edhe më të lehtë:

>>> df = pd.DataFrame({
...:   'A': [1,2,3], 
...:   'B': ["goodbye", "cruel", "world"], 
...:   '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

Shfaqja e tabelave në formatin Markdown

Një tjetër risitë e këndshme ishte mundësia për të eksportuar DataFrame-t në tabela Markdown me ndihmën e DataFrame.to_markdown.

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

Kjo e bën ndjeshëm më të lehtë publikimin e tabelave në faqe si Medium duke përdorur github gists.

Lloje të reja për vargjet dhe vlerat logjike

Në publikimin e Pandas 1.0 janë shtuar gjithashtu të reja eksperimentale llojra. API i tyre edhe mund të ndryshojë, prandaj përdoreni me kujdes. Por në përgjithësi, Pandas rekomandon përdorimin e llojeve të reja kudo që kjo ka kuptim.

Derisa tani duhet ta bëni konvertimin në mënyrë të qartë:

>>> 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

Kujdesi për si kolona Dtype shfaq tipet e reja — string dhe bool.

Tipi më i dobishëm i ri të vargjeve është mundësia për të zgjedhur vetëm kolonat e vargjeve nga dataframe-të. Kjo mund të thjeshtojë ndjeshëm analizimin e të dhënave tekstuale:

df.select_dtypes("string")

Më parë, kolonat e vargjeve nuk mund të zgjidheshin pa specifikuar emrat e tyre.

Më shumë për tipet e reja mund të lexoni këtu.

Faleminderit që e lexuat! Lista e plotë e ndryshimeve, siç është përmendur tashmë, mund të shikohet këtu.

Burimi: habr.com