选自Medium

作者：Tom Waterman机器之心编译参与：李诗萌、魔王

2020 年 1 月 9 日 Pandas 1.0.0rc 版本面世，Facebook 数据科学家 Tom Waterman 撰文概述了其新功能。本文助你轻松玩转 Pandas 1.0。

常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁，现在已经发布到 1.0.0 版。首个 Pandas 1.0 候选版本显示出，现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量，遵循语义化版本控制(Semantic Versioning)形成了新的弃用策略，网站也经过了重新设计……

注意：Pandas 1.0.0rc 版本于 2020 年 1 月 9 日发布，之前的版本是 0.25。最新发布的 Pandas 版本包含许多优秀功能，如更好地自动汇总数据帧、更多输出格式、新的数据类型，甚至还有新的文档站点。完整的版本说明参见：https://dev.pandas.io/docs/whatsnew/v1.0.0.html本文将用较通俗的方式介绍 Pandas 新版本，希望对大家有所帮助。要使用新版 Pandas，用户可以用 pip 轻松升级。截至本文撰写时，Pandas 1.0 仍是候选版本，这意味着安装时需要明确指定版本号。

pip install --upgrade pandas==1.0.0rc0

当然，升级可能会破坏部分代码，因为这次发布的是主要版本，所以请务必小心。这一版 Pandas 也不再支持 Python 2。要使用 1.0+版本的 Pandas，至少需要 Python 3.6+版本，所以请确认 pip 和 python 的版本是正确的。

$ pip --versionpip 19.3.1 from /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)$ python --versionPython 3.7.5

你可以根据下列代码确认一切正常，以及 Pandas 的版本正确。

>>> import pandas as pd1.0.0rc0

使用 DataFrame.info 更好地自动汇总数据帧我最喜欢的新功能是改进后的 DataFrame.info (http://dataframe.info/) 方法。它使用一种可读性更强的格式，让数据探索过程变得更加容易。

>>> 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 2Data 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      objectdtypes: int64(1), object(2)memory usage: 200.0+ bytes

支持 Markdown 表格作为输出格式我第二喜欢的功能是用 DataFrame.to_markdown 方法，把数据帧导出到 Markdown 表格中。

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

这样可以通过 GitHub Gist，在 Medium 等处更容易地展示数据。新数据类型：布尔值和字符串Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。不过，Pandas 推荐用户合理使用这些数据类型，在未来的版本中也将改善特定类型运算的性能，比如正则表达式匹配(Regex Match)。默认情况下，Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。

>>> 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 2Data 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      booldtypes: int64(1), object(1), string(1)memory usage: 200.0+ bytes

注意现在的 Dtype 列是如何反映新数据类型 string 和 bool 的。字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。

df.select_dtypes("string")

在此之前，你只能通过指定名称来选择字符串类型列。更多有关新数据类型的说明，参见：https://dev.pandas.io/docs/user_guide/text.html?highlight=string。弃用新版本弃用了许多功能。不过最值得注意的是，从 DataFrameGroupBy 对象中选择列时，输入 key 列表或 key 元组的方法已被弃用。现在要用 item 列表，而非键列表。另一个最常用的变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认值，要想指定绘图的大小，需要输入元组。Bug 修复新版本还修复了大量 bug，提高了数据分析的可信度。此前，在遇到分类数据以外的值时，fillna() 会引发 ValueError。因此，它现在纳入 assert 来测试不一致，并处理异常。另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值，其输出往往是错误的。因此，新版 Pandas 修复了这个 bug。原文链接：https://towardsdatascience.com/top-features-of-pandas-1-0-26abff08d1b6本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。✄------------------------------------------------加入机器之心(全职记者 / 实习生)：hr@jiqizhixin.com投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com广告 & 商务合作：bd@jiqizhixin.com