9 январ Pandas 1.0.0rc бароварда шуд. Варианти пешинаи китобхона 0.25 аст.
Нахустин нашри асосӣ дорои бисёр хусусиятҳои нави олӣ, аз ҷумла ҷамъбасти такмилёфтаи чаҳорчӯбаи додаҳо, форматҳои бештари баромад, намудҳои нави маълумот ва ҳатто сайти нави ҳуҷҷатгузорӣ мебошад.
Ҳама тағиротҳоро дидан мумкин аст
Шумо метавонед китобхонаро бо истифода аз маъмулӣ насб кунед Фишка, аммо аз замони навиштани Pandas 1.0 ҳанӯз ҳам ҳаст озод кардани номзад, шумо бояд версияро ба таври возеҳ нишон диҳед:
pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0
Эҳтиёт бошед: азбаски ин версияи асосӣ аст, навсозӣ метавонад рамзи кӯҳнаро вайрон кунад!
Воқеан, дастгирии Python 2 аз замони ин версия комилан қатъ шудааст (чи сабаби хуб шуда метавонад
$ pip --version
pip 19.3.1 from /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)
$ python --version
Python 3.7.5
Роҳи осонтарини тафтиши версияи Pandas ин аст:
>>> import pandas as pd
>>> pd.__version__
1.0.0rc0
Хулосаи худкори такмилёфта бо DataFrame.info
Навоварии дӯстдоштаи ман навсозии усул буд DataFrame.info. Функсия хеле хондантар шуд ва раванди ҷустуҷӯи маълумотро боз ҳам осонтар кард:
>>> 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
Баровардани ҷадвалҳо дар формати Markdown
Навоварии баробар гуворо ин қобилияти содироти фреймҳо ба ҷадвалҳои Markdown бо истифода аст DataFrame.to_markdown.
>>> df.to_markdown()
| | A | B | C |
|---:|----:|:--------|:------|
| 0 | 1 | goodbye | False |
| 1 | 2 | cruel | True |
| 2 | 3 | world | False |
Ин нашр кардани ҷадвалҳоро дар сайтҳо ба монанди Medium бо истифода аз github gists осонтар мекунад.
Навъҳои нав барои сатрҳо ва булиҳо
Нашри Pandas 1.0 инчунин нав илова кард таҷрибавӣ намудҳо. API-и онҳо то ҳол метавонад тағир ёбад, аз ин рӯ онро бо эҳтиёт истифода баред. Аммо дар маҷмӯъ, Pandas тавсия медиҳад, ки намудҳои навро дар ҳама ҷое, ки маъно дорад, истифода барад.
Дар айни замон, актёр бояд ба таври возеҳ анҷом дода шавад:
>>> 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
Аҳамият диҳед, ки чӣ тавр сутун Dtype навъҳои навро нишон медиҳад - данд и бурд.
Хусусияти муфидтарини навъи сатри нав ин қобилияти интихоб кардан аст танҳо сутунҳои сатр аз фреймҳои маълумот. Ин метавонад таҳлили маълумоти матниро хеле осон кунад:
df.select_dtypes("string")
Пештар, сутунҳои сатрро бидуни мушаххас кардани номҳо интихоб кардан мумкин набуд.
Шумо метавонед дар бораи навъҳои нав бештар хонед
Ташаккур барои хондан! Рӯйхати пурраи тағиротро, тавре ки аллакай зикр шудааст, дидан мумкин аст
Манбаъ: will.com