Pandas 2.0 中的新亮点 - 迷途小书童的Note迷途小书童的Note

Pandas 是一个开源数据分析工具，广泛用于数据清洗、数据处理、数据分析等领域。相信经常做数据处理的童鞋比较熟悉。随着现在数据量越来越多，pandas 的局限性也日渐凸显，在处理大数据时非常恼火，从而选择更加合适的工具，如 pyspark 等大数据处理框架。Pandas 2.0 是 Pandas 库的最新版本，它带来了一些重要的改进和新功能。我们来看看进化之后的新功能。

文章目录

原生时区支持

Pandas 2.0 引入了原生时区支持，使得 Pandas 能够更好地处理时间序列数据。现在，Pandas 可以轻松地转换时区，并对时区信息进行计算。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个带有时区信息的时间戳系列
ts = pd.Series(pd.date_range('2022-01-01 00:00:00', periods=3, freq='H', tz='Europe/London'))

# 将时区转换为另一个时区
ts_utc = ts.dt.tz_convert('UTC')

# 显示原始和转换后的时间戳
print(ts)
print(ts_utc)

输出

0   2022-01-01 00:00:00+00:00
1   2022-01-01 01:00:00+00:00
2   2022-01-01 02:00:00+00:00
dtype: datetime64[ns, Europe/London]
0   2022-01-01 00:00:00+00:00
1   2022-01-01 01:00:00+00:00
2   2022-01-01 02:00:00+00:00
dtype: datetime64[ns, UTC]

类型化的列

Pandas 2.0 引入了类型化的列，使得用户可以更好地管理数据类型，并提高数据处理的效率。现在，用户可以在创建数据帧时指定每个列的数据类型，这使得数据帧的类型更加清晰明了。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个带有类型化列的数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': pd.Series(np.random.randn(5), dtype='float32'),
    'B': pd.Series(np.random.randint(0, 10, 5), dtype='int32'),
    'C': pd.Series(np.random.choice(['foo', 'bar', 'baz'], 5), dtype='category')
})

# 显示列的数据类型
print(df.dtypes)

输出

A           float32
B             int32
C          category
dtype: object

Datetime 类型的可空性

Pandas 2.0 引入了 Datetime 类型的可空性，使得用户可以更好地处理缺失值。现在，Pandas 可以轻松地处理缺失值日期时间，而不需要额外的处理。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个带有空值日期时间的序列
dt = pd.Series([pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.NaT, pd.Timestamp('2022-01-03')])

# 显示带有空值的序列
print(dt)

输出

0   2022-01-01
1          NaT
2   2022-01-03
dtype: datetime64[ns]

改进的分组操作

Pandas 2.0 引入了改进的分组操作，使得用户可以更加轻松地对数据进行分组和聚合。现在，用户可以轻松地在一个数据帧中同时进行多个分组操作，这大大提高了数据处理的效率。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个带有多个列的数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': np.random.randn(8),
    'D': np.random.randn(8)
})

# 按 A 和 B 列分组，并对 C 列应用 mean 函数
grouped = df.groupby(['A', 'B']).mean()

# 显示分组后的数据
print(grouped)

输出

                  C         D
A   B                        
bar one    1.224593  1.277185
    three -0.672583  0

改进的IO性能

Pandas 2.0 引入了改进的 IO 性能，使得用户可以更加快速地读取和写入数据。现在，Pandas 可以更好地处理大型数据集，并提供更好的内存管理和压缩算法。

更好的内存管理

Pandas 2.0 引入了更好的内存管理，使得用户可以更加轻松地处理大型数据集。现在，Pandas 可以更好地管理内存，减少内存泄漏和内存碎片化问题。

总结

Pandas 2.0 带来了许多重要的改进和新功能，使得 Pandas 更加强大和灵活。如果你是一个数据分析师或者数据科学家，那么 Pandas 2.0 绝对值得一试！