版本 0.13.0（2014 年 1 月 3 日）#
这是 0.12.0 之后的一个重要版本，包含多项 API 变更、若干新功能和增强，以及大量 bug 修复。
主要亮点包括
支持新的索引类型
Float64Index，以及其他索引增强功能HDFStore具有新的基于字符串的查询规范语法支持新的插值方法
更新了
timedelta操作新的字符串操作方法
extract偏移量支持纳秒
isin用于 DataFrames
添加了若干实验性功能，包括
用于表达式求值的新
eval/query方法支持
msgpack序列化与 Google
BigQuery的 I/O 接口
有几个新的或更新的文档章节，包括
与 SQL 比较，这对熟悉 SQL 但仍在学习 pandas 的用户会很有用。
与 R 比较，从 R 到 pandas 的惯用表达翻译。
提升性能，使用
eval/query提升 pandas 性能的方法。
警告
在 0.13.0 版本中，Series 内部已重构为不再是 ndarray 的子类，而是 NDFrame 的子类，类似于 pandas 的其他容器。这应该是一个透明的更改，仅对 API 产生非常有限的影响。详情请参阅内部重构
API 变更#
read_excel现在支持在其sheetname参数中使用整数，表示要读取的工作表的索引（GH 4301）。文本解析器现在将任何读作 inf 的内容（“inf”、“Inf”、“-Inf”、“iNf”等）视为无穷大（GH 4220，GH 4219），影响
read_table、read_csv等。感谢 @jtratner，
pandas现在与 Python 2/3 兼容，无需 2to3。因此，pandas 现在更广泛地使用迭代器。这也导致将 Benjamin Peterson 的six库的实质性部分引入到 compat 中。（GH 4384，GH 4375，GH 4372）pandas.util.compat和pandas.util.py3compat已合并到pandas.compat中。pandas.compat现在包含许多允许 2/3 兼容的函数。它包含 range、filter、map 和 zip 的列表和迭代器版本，以及 Python 3 兼容所需的其他元素。lmap、lzip、lrange和lfilter都生成列表而不是迭代器，以兼容numpy、下标和pandas构造函数。（GH 4384，GH 4375，GH 4372）使用负索引器调用
Series.get现在返回与[]相同的结果（GH 4390）Index和MultiIndex处理元数据（levels、labels和names）的方式发生了变化（GH 4039）# previously, you would have set levels or labels directly >>> pd.index.levels = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 4, 4]] # now, you use the set_levels or set_labels methods >>> index = pd.index.set_levels([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 4, 4]]) # similarly, for names, you can rename the object # but setting names is not deprecated >>> index = pd.index.set_names(["bob", "cranberry"]) # and all methods take an inplace kwarg - but return None >>> pd.index.set_names(["bob", "cranberry"], inplace=True)
所有
NDFrame对象的除法现在都是 真除法（truedivision），无论 future import 如何。这意味着对 pandas 对象进行操作时，默认将使用 浮点 除法，并返回浮点 dtype。您可以使用//和floordiv进行整数除法。整数除法
In [3]: arr = np.array([1, 2, 3, 4]) In [4]: arr2 = np.array([5, 3, 2, 1]) In [5]: arr / arr2 Out[5]: array([0, 0, 1, 4]) In [6]: pd.Series(arr) // pd.Series(arr2) Out[6]: 0 0 1 0 2 1 3 4 dtype: int64
真除法
In [7]: pd.Series(arr) / pd.Series(arr2) # no future import required Out[7]: 0 0.200000 1 0.666667 2 1.500000 3 4.000000 dtype: float64
如果将
downcast='infer'传递给fillna/ffill/bfill，则推断并向下转换 dtype（GH 4604）所有 NDFrame 对象的
__nonzero__现在将引发ValueError，这恢复了（GH 1073，GH 4633）的行为。有关更详细的讨论，请参阅陷阱。这可以防止对 整个 pandas 对象进行布尔比较，这本身就是模糊的。所有这些都将引发
ValueError。>>> df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(10), ... 'B': np.random.randn(10), ... 'C': pd.date_range('20130101', periods=10) ... }) ... >>> if df: ... pass ... Traceback (most recent call last): ... ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). >>> df1 = df >>> df2 = df >>> df1 and df2 Traceback (most recent call last): ... ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). >>> d = [1, 2, 3] >>> s1 = pd.Series(d) >>> s2 = pd.Series(d) >>> s1 and s2 Traceback (most recent call last): ... ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
为
NDFrame对象添加了.bool()方法，以方便评估单元素布尔 Series>>> pd.Series([True]).bool() True >>> pd.Series([False]).bool() False >>> pd.DataFrame([[True]]).bool() True >>> pd.DataFrame([[False]]).bool() False
所有非 Index 的 NDFrame（
Series、DataFrame、Panel、Panel4D、SparsePanel等）现在都支持整套算术运算符和算术灵活方法（add、sub、mul 等）。SparsePanel不支持与非标量进行pow或mod操作。（GH 3765）Series和DataFrame现在有一个mode()方法，用于按轴/Series 计算统计众数。（GH 5367）链式赋值现在默认会在用户对副本进行赋值时发出警告。这可以通过选项
mode.chained_assignment更改，允许的选项是raise/warn/None。请参阅文档。In [1]: dfc = pd.DataFrame({'A': ['aaa', 'bbb', 'ccc'], 'B': [1, 2, 3]}) In [2]: pd.set_option('chained_assignment', 'warn')
如果尝试此操作，将显示以下警告/异常。
In [3]: dfc.loc[0]['A'] = 1111
Traceback (most recent call last) ... SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
这是正确的赋值方法。
In [4]: dfc.loc[0, 'A'] = 11 In [5]: dfc Out[5]: A B 0 11 1 1 bbb 2 2 ccc 3
Panel.reindex的调用签名是Panel.reindex(items=None, major_axis=None, minor_axis=None, **kwargs)以符合其他
NDFrame对象。更多信息请参阅内部重构。
先前版本弃用/变更#
这些是在 0.12 或更早版本中宣布的变更，并从 0.13.0 开始生效
移除已弃用的
Factor（GH 3650）移除已弃用的
set_printoptions/reset_printoptions（GH 3046）移除已弃用的
_verbose_info（GH 3215）从
pandas.io.parsers中移除已弃用的read_clipboard/to_clipboard/ExcelFile/ExcelWriter（GH 3717）。这些功能作为函数在主要的 pandas 命名空间中可用（例如pd.read_clipboard）tupleize_cols对于to_csv和read_csv的默认值现在是False。在 0.12 中有公平的警告（GH 3604）display.max_seq_len的默认值现在是 100 而不是None。这会激活在各种地方长序列的截断显示（“...”）。（GH 3391）
弃用#
在 0.13.0 中弃用
索引 API 变更#
在 0.13 之前，无法使用标签索引器（.loc/.ix）设置特定轴索引中不包含的值。（GH 2578）。请参阅文档
在 Series 情况下，这实际上是追加操作
In [6]: s = pd.Series([1, 2, 3])
In [7]: s
Out[7]:
0 1
1 2
2 3
dtype: int64
In [8]: s[5] = 5.
In [9]: s
Out[9]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
5 5.0
dtype: float64
In [10]: dfi = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3, 2),
....: columns=['A', 'B'])
....:
In [11]: dfi
Out[11]:
A B
0 0 1
1 2 3
2 4 5
这以前会引发 KeyError
In [12]: dfi.loc[:, 'C'] = dfi.loc[:, 'A']
In [13]: dfi
Out[13]:
A B C
0 0 1 0
1 2 3 2
2 4 5 4
这类似于一个 append 操作。
In [14]: dfi.loc[3] = 5
In [15]: dfi
Out[15]:
A B C
0 0 1 0
1 2 3 2
2 4 5 4
3 5 5 5
面板设置操作在任意轴上与面板对齐输入
In [20]: p = pd.Panel(np.arange(16).reshape(2, 4, 2),
....: items=['Item1', 'Item2'],
....: major_axis=pd.date_range('2001/1/12', periods=4),
....: minor_axis=['A', 'B'], dtype='float64')
....:
In [21]: p
Out[21]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: Item1 to Item2
Major_axis axis: 2001-01-12 00:00:00 to 2001-01-15 00:00:00
Minor_axis axis: A to B
In [22]: p.loc[:, :, 'C'] = pd.Series([30, 32], index=p.items)
In [23]: p
Out[23]:
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 3 (minor_axis)
Items axis: Item1 to Item2
Major_axis axis: 2001-01-12 00:00:00 to 2001-01-15 00:00:00
Minor_axis axis: A to C
In [24]: p.loc[:, :, 'C']
Out[24]:
Item1 Item2
2001-01-12 30.0 32.0
2001-01-13 30.0 32.0
2001-01-14 30.0 32.0
2001-01-15 30.0 32.0
Float64Index API 变更#
添加了新的索引类型
Float64Index。在创建索引时传入浮点值将自动创建此类型。这实现了一种纯粹基于标签的切片范式，使得[],ix,loc用于标量索引和切片时行为完全相同。（GH 263）浮点类型值的构造默认是。
In [16]: index = pd.Index([1.5, 2, 3, 4.5, 5]) In [17]: index Out[17]: Index([1.5, 2.0, 3.0, 4.5, 5.0], dtype='float64') In [18]: s = pd.Series(range(5), index=index) In [19]: s Out[19]: 1.5 0 2.0 1 3.0 2 4.5 3 5.0 4 dtype: int64
用于
[],.ix,.loc的标量选择将始终基于标签。整数将匹配一个相等的浮点索引（例如3等同于3.0）In [20]: s[3] Out[20]: 2 In [21]: s.loc[3] Out[21]: 2
唯一的 位置索引 是通过
ilocIn [22]: s.iloc[3] Out[22]: 3
未找到的标量索引将引发
KeyError切片始终基于索引的值，适用于
[],ix,loc；并且始终基于位置，适用于ilocIn [23]: s[2:4] Out[23]: 2.0 1 3.0 2 dtype: int64 In [24]: s.loc[2:4] Out[24]: 2.0 1 3.0 2 dtype: int64 In [25]: s.iloc[2:4] Out[25]: 3.0 2 4.5 3 dtype: int64
在浮点索引中，允许使用浮点数进行切片
In [26]: s[2.1:4.6] Out[26]: 3.0 2 4.5 3 dtype: int64 In [27]: s.loc[2.1:4.6] Out[27]: 3.0 2 4.5 3 dtype: int64
其他索引类型的索引保持不变（
[],ix的位置回退除外），但有一个例外：在非Float64Index上使用浮点数进行切片现在将引发TypeError。In [1]: pd.Series(range(5))[3.5] TypeError: the label [3.5] is not a proper indexer for this index type (Int64Index) In [1]: pd.Series(range(5))[3.5:4.5] TypeError: the slice start [3.5] is not a proper indexer for this index type (Int64Index)
在未来版本中，使用标量浮点索引器将被弃用，但目前仍允许使用。
In [3]: pd.Series(range(5))[3.0] Out[3]: 3
HDFStore API 变更#
查询格式变更。现在支持更像字符串的查询格式。请参阅文档。
In [28]: path = 'test.h5' In [29]: dfq = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), ....: columns=list('ABCD'), ....: index=pd.date_range('20130101', periods=10)) ....: In [30]: dfq.to_hdf(path, key='dfq', format='table', data_columns=True)
使用布尔表达式，并进行内联函数求值。
In [31]: pd.read_hdf(path, 'dfq', ....: where="index>Timestamp('20130104') & columns=['A', 'B']") ....: Out[31]: A B 2013-01-05 -0.424972 0.567020 2013-01-06 -0.673690 0.113648 2013-01-07 0.404705 0.577046 2013-01-08 -0.370647 -1.157892 2013-01-09 1.075770 -0.109050 2013-01-10 0.357021 -0.674600
使用内联列引用
In [32]: pd.read_hdf(path, 'dfq', ....: where="A>0 or C>0") ....: Out[32]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2013-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2013-01-07 0.404705 0.577046 -1.715002 -1.039268 2013-01-09 1.075770 -0.109050 1.643563 -1.469388 2013-01-10 0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.968914
format关键字现在取代了table关键字；允许的值是fixed(f)或table(t)，与 0.13.0 之前的默认值相同，例如put意味着fixed格式，append意味着table格式。此默认格式可以通过设置io.hdf.default_format作为选项。In [33]: path = 'test.h5' In [34]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2)) In [35]: df.to_hdf(path, key='df_table', format='table') In [36]: df.to_hdf(path, key='df_table2', append=True) In [37]: df.to_hdf(path, key='df_fixed') In [38]: with pd.HDFStore(path) as store: ....: print(store) ....: <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> File path: test.h5
显著的表格写入性能改进
处理表格格式中传入的
Series（GH 4330）添加了
is_open属性以指示底层文件句柄是否打开；关闭的存储在查看时将报告“CLOSED”（而不是引发错误）（GH 4409）HDFStore的关闭操作现在将关闭该HDFStore实例，但仅当所有打开句柄的引用计数（由PyTables计算）为 0 时，才会关闭实际文件。本质上，您有一个由变量引用的HDFStore本地实例。一旦您关闭它，它将报告已关闭。其他引用（到同一个文件）将继续操作，直到它们自己被关闭。对已关闭文件执行操作将引发ClosedFileErrorIn [39]: path = 'test.h5' In [40]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2)) In [41]: store1 = pd.HDFStore(path) In [42]: store2 = pd.HDFStore(path) In [43]: store1.append('df', df) In [44]: store2.append('df2', df) In [45]: store1 Out[45]: <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> File path: test.h5 In [46]: store2 Out[46]: <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> File path: test.h5 In [47]: store1.close() In [48]: store2 Out[48]: <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> File path: test.h5 In [49]: store2.close() In [50]: store2 Out[50]: <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> File path: test.h5
删除了
_quiet属性，替换为从表中检索重复行时发出的DuplicateWarning（GH 4367）删除了
open中的warn参数。相反，如果您尝试使用mode='w'和 OPEN 文件句柄，将引发PossibleDataLossError异常（GH 4367）向
append添加了关键字dropna=True，以更改是否将所有 NaN 行写入存储（默认值为True，所有 NaN 行不写入），也可通过选项io.hdf.dropna_table设置（GH 4625）传递存储创建参数；可用于支持内存存储
DataFrame repr 变更#
DataFrame 的 HTML 和纯文本表示现在在超过一定大小时显示表格的截断视图，而不是切换到简短信息视图（GH 4886，GH 5550）。这使得表示随着小型 DataFrame 变大而更加一致。
要获取信息视图，请调用 DataFrame.info()。如果您更喜欢大型 DataFrame 的信息视图作为 repr，可以通过运行 set_option('display.large_repr', 'info') 进行设置。
增强功能#
df.to_clipboard()学习了一个新的excel关键字，允许您将 df 数据直接粘贴到 Excel 中（默认启用）。 （GH 5070）。read_html现在引发URLError而不是捕获并引发ValueError（GH 4303，GH 4305）为
read_clipboard()和to_clipboard()添加了测试（GH 4282）剪贴板功能现在支持 PySide（GH 4282）
当绘图参数包含重叠的颜色和样式参数时，添加了更具信息性的错误消息（GH 4402）
to_dict现在接受records作为可能的输出类型。返回一个以列为键的字典数组。（GH 4936）在
get_dummies中使用dummy_na处理NaN（GH 4446）# previously, nan was erroneously counted as 2 here # now it is not counted at all In [51]: pd.get_dummies([1, 2, np.nan]) Out[51]: 1.0 2.0 0 True False 1 False True 2 False False # unless requested In [52]: pd.get_dummies([1, 2, np.nan], dummy_na=True) Out[52]: 1.0 2.0 NaN 0 True False False 1 False True False 2 False False True
timedelta64[ns]操作。请参阅文档。警告
这些操作大多数需要
numpy >= 1.7使用新的顶级
to_timedelta，您可以将标量或数组从标准 timedelta 格式（由to_csv生成）转换为 timedelta 类型（nanoseconds中的np.timedelta64）。In [53]: pd.to_timedelta('1 days 06:05:01.00003') Out[53]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030') In [54]: pd.to_timedelta('15.5us') Out[54]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500') In [55]: pd.to_timedelta(['1 days 06:05:01.00003', '15.5us', 'nan']) Out[55]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None) In [56]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='s') Out[56]: TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02', '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None) In [57]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='d') Out[57]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
dtype 为
timedelta64[ns]的 Series 现在可以被另一个timedelta64[ns]对象整除，或者转换为生成float64dtype 的 Series。这是频率转换。有关文档，请参阅文档。In [58]: import datetime In [59]: td = pd.Series(pd.date_range('20130101', periods=4)) - pd.Series( ....: pd.date_range('20121201', periods=4)) ....: In [60]: td[2] += np.timedelta64(datetime.timedelta(minutes=5, seconds=3)) In [61]: td[3] = np.nan In [62]: td Out[62]: 0 31 days 00:00:00 1 31 days 00:00:00 2 31 days 00:05:03 3 NaT dtype: timedelta64[ns]
# to days In [63]: td / np.timedelta64(1, 'D') Out[63]: 0 31.000000 1 31.000000 2 31.003507 3 NaN dtype: float64 In [64]: td.astype('timedelta64[D]') Out[64]: 0 31.0 1 31.0 2 31.0 3 NaN dtype: float64 # to seconds In [65]: td / np.timedelta64(1, 's') Out[65]: 0 2678400.0 1 2678400.0 2 2678703.0 3 NaN dtype: float64 In [66]: td.astype('timedelta64[s]') Out[66]: 0 2678400.0 1 2678400.0 2 2678703.0 3 NaN dtype: float64
将
timedelta64[ns]Series 除以或乘以整数或整数 SeriesIn [63]: td * -1 Out[63]: 0 -31 days +00:00:00 1 -31 days +00:00:00 2 -32 days +23:54:57 3 NaT dtype: timedelta64[ns] In [64]: td * pd.Series([1, 2, 3, 4]) Out[64]: 0 31 days 00:00:00 1 62 days 00:00:00 2 93 days 00:15:09 3 NaT dtype: timedelta64[ns]
绝对
DateOffset对象可以等同于timedeltasIn [65]: from pandas import offsets In [66]: td + offsets.Minute(5) + offsets.Milli(5) Out[66]: 0 31 days 00:05:00.005000 1 31 days 00:05:00.005000 2 31 days 00:10:03.005000 3 NaT dtype: timedelta64[ns]
timedelta 现在支持 Fillna
In [67]: td.fillna(pd.Timedelta(0)) Out[67]: 0 31 days 00:00:00 1 31 days 00:00:00 2 31 days 00:05:03 3 0 days 00:00:00 dtype: timedelta64[ns] In [68]: td.fillna(datetime.timedelta(days=1, seconds=5)) Out[68]: 0 31 days 00:00:00 1 31 days 00:00:00 2 31 days 00:05:03 3 1 days 00:00:05 dtype: timedelta64[ns]
您可以对时间增量执行数值归约操作。
In [69]: td.mean() Out[69]: Timedelta('31 days 00:01:41') In [70]: td.quantile(.1) Out[70]: Timedelta('31 days 00:00:00')
plot(kind='kde')现在接受可选参数bw_method和ind，分别传递给 scipy.stats.gaussian_kde()（对于 scipy >= 0.11.0）设置带宽，并传递给 gkde.evaluate() 指定其评估索引。请参阅 scipy 文档。（GH 4298）DataFrame 构造函数现在接受 numpy masked record array（GH 3478）
新的向量化字符串方法
extract更方便地返回正则表达式匹配。In [71]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('[ab](\\d)') Out[71]: 0 0 1 1 2 2 NaN
不匹配的元素返回
NaN。提取包含多个组的正则表达式会返回一个 DataFrame，其中每组一列。In [72]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract('([ab])(\\d)') Out[72]: 0 1 0 a 1 1 b 2 2 NaN NaN
不匹配的元素返回一行
NaN。因此，一个包含混乱字符串的 Series 可以被 转换 为一个具有类似索引的 Series 或 DataFrame，其中包含清理后或更有用的字符串，而无需使用get()来访问元组或re.match对象。命名组，例如
In [73]: pd.Series(['a1', 'b2', 'c3']).str.extract( ....: '(?P<letter>[ab])(?P<digit>\\d)') ....: Out[73]: letter digit 0 a 1 1 b 2 2 NaN NaN
也可以使用可选组。
In [74]: pd.Series(['a1', 'b2', '3']).str.extract( ....: '(?P<letter>[ab])?(?P<digit>\\d)') ....: Out[74]: letter digit 0 a 1 1 b 2 2 NaN 3
read_stata现在支持 Stata 13 格式（GH 4291）如果数据具有正确分离且对齐的列，
read_fwf现在可以从文件的前 100 行推断列规范，并使用提供给函数的定界符（GH 4488）。支持纳秒时间作为偏移量
警告
这些操作需要
numpy >= 1.7秒及以下范围内的周期转换经过重新设计并扩展到纳秒。现在可以使用纳秒范围内的周期。
In [79]: pd.date_range('2013-01-01', periods=5, freq='5N') Out[79]: DatetimeIndex([ '2013-01-01 00:00:00', '2013-01-01 00:00:00.000000005', '2013-01-01 00:00:00.000000010', '2013-01-01 00:00:00.000000015', '2013-01-01 00:00:00.000000020'], dtype='datetime64[ns]', freq='5N')
或使用频率作为偏移量
In [75]: pd.date_range('2013-01-01', periods=5, freq=pd.offsets.Nano(5)) Out[75]: DatetimeIndex([ '2013-01-01 00:00:00', '2013-01-01 00:00:00.000000005', '2013-01-01 00:00:00.000000010', '2013-01-01 00:00:00.000000015', '2013-01-01 00:00:00.000000020'], dtype='datetime64[ns]', freq='5ns')
时间戳可以在纳秒范围内修改
In [76]: t = pd.Timestamp('20130101 09:01:02') In [77]: t + pd.tseries.offsets.Nano(123) Out[77]: Timestamp('2013-01-01 09:01:02.000000123')
DataFrame 中新增了一个方法
isin，它与布尔索引配合得很好。isin的参数（我们用来与 DataFrame 比较的对象）可以是 DataFrame、Series、dict 或值数组。详情请参阅文档。获取满足任一条件的行
In [78]: dfi = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'f', 'n']}) In [79]: dfi Out[79]: A B 0 1 a 1 2 b 2 3 f 3 4 n In [80]: other = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 3, 7], 'B': ['e', 'f', 'f', 'e']}) In [81]: mask = dfi.isin(other) In [82]: mask Out[82]: A B 0 True False 1 False False 2 True True 3 False False In [83]: dfi[mask.any(axis=1)] Out[83]: A B 0 1 a 2 3 f
Series现在支持to_frame方法，将其转换为单列 DataFrame（GH 5164）此处列出的所有 R 数据集 http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/00Index.html 现在可以加载到 pandas 对象中
# note that pandas.rpy was deprecated in v0.16.0 import pandas.rpy.common as com com.load_data('Titanic')
DatetimeIndex现在已包含在 API 文档中，请参阅文档json_normalize()是一个新方法，允许您从半结构化 JSON 数据创建扁平表。请参阅文档（GH 1067）添加了对 qtpandas DataFrameModel 和 DataFrameWidget 的 PySide 支持。
Python csv 解析器现在支持 usecols（GH 4335）
频率增加了几个新偏移量
DataFrame 有一个新的
interpolate方法，类似于 Series（GH 4434，GH 1892）In [84]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8], ....: 'B': [.25, np.nan, np.nan, 4, 12.2, 14.4]}) ....: In [85]: df.interpolate() Out[85]: A B 0 1.0 0.25 1 2.1 1.50 2 3.4 2.75 3 4.7 4.00 4 5.6 12.20 5 6.8 14.40
此外，
interpolate的method参数已扩展，包括'nearest', 'zero', 'slinear', 'quadratic', 'cubic', 'barycentric', 'krogh', 'piecewise_polynomial', 'pchip', 'polynomial', 'spline'。新方法需要 scipy。请查阅 Scipy 参考指南和文档，以获取有关何时适合使用各种方法的更多信息。请参阅文档。Interpolate 现在也接受
limit关键字参数。这与fillna的 limit 类似In [86]: ser = pd.Series([1, 3, np.nan, np.nan, np.nan, 11]) In [87]: ser.interpolate(limit=2) Out[87]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 7.0 4 NaN 5 11.0 dtype: float64
添加了
wide_to_long面板数据便捷函数。请参阅文档。In [88]: np.random.seed(123) In [89]: df = pd.DataFrame({"A1970" : {0 : "a", 1 : "b", 2 : "c"}, ....: "A1980" : {0 : "d", 1 : "e", 2 : "f"}, ....: "B1970" : {0 : 2.5, 1 : 1.2, 2 : .7}, ....: "B1980" : {0 : 3.2, 1 : 1.3, 2 : .1}, ....: "X" : dict(zip(range(3), np.random.randn(3))) ....: }) ....: In [90]: df["id"] = df.index In [91]: df Out[91]: A1970 A1980 B1970 B1980 X id 0 a d 2.5 3.2 -1.085631 0 1 b e 1.2 1.3 0.997345 1 2 c f 0.7 0.1 0.282978 2 In [92]: pd.wide_to_long(df, ["A", "B"], i="id", j="year") Out[92]: X A B id year 0 1970 -1.085631 a 2.5 1 1970 0.997345 b 1.2 2 1970 0.282978 c 0.7 0 1980 -1.085631 d 3.2 1 1980 0.997345 e 1.3 2 1980 0.282978 f 0.1
实验性#
新的
eval()函数在后台使用numexpr实现表达式求值。这对于涉及大型 DataFrame/Series 的复杂表达式会带来巨大的速度提升。例如，In [93]: nrows, ncols = 20000, 100 In [94]: df1, df2, df3, df4 = [pd.DataFrame(np.random.randn(nrows, ncols)) ....: for _ in range(4)] ....:
# eval with NumExpr backend In [95]: %timeit pd.eval('df1 + df2 + df3 + df4') 4.9 ms +- 584 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
# pure Python evaluation In [96]: %timeit df1 + df2 + df3 + df4 3.35 ms +- 244 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
更多详细信息，请参阅文档
与
pandas.eval类似，DataFrame有一个新的DataFrame.eval方法，用于在DataFrame的上下文中评估表达式。例如，In [97]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=['a', 'b']) In [98]: df.eval('a + b') Out[98]: 0 -0.685204 1 1.589745 2 0.325441 3 -1.784153 4 -0.432893 5 0.171850 6 1.895919 7 3.065587 8 -0.092759 9 1.391365 dtype: float64
添加了
query()方法，允许您使用与 Python 语法几乎相同的自然查询语法选择DataFrame的元素。例如，In [99]: n = 20 In [100]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 3)), columns=['a', 'b', 'c']) In [101]: df.query('a < b < c') Out[101]: a b c 11 1 5 8 15 8 16 19
选择
df中a < b < c评估为True的所有行。更多详细信息请参阅文档。pd.read_msgpack()和pd.to_msgpack()现在是序列化任意 pandas（和 python 对象）的受支持方法，采用轻量级可移植二进制格式。请参阅文档警告
由于这是一个实验性库，存储格式可能在未来版本中才稳定。
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns=list('AB')) df.to_msgpack('foo.msg') pd.read_msgpack('foo.msg') s = pd.Series(np.random.rand(5), index=pd.date_range('20130101', periods=5)) pd.to_msgpack('foo.msg', df, s) pd.read_msgpack('foo.msg')
您可以传入
iterator=True来迭代解包结果for o in pd.read_msgpack('foo.msg', iterator=True): print(o)
pandas.io.gbq提供了一种简单的方法，通过 pandas DataFrame 从 Google 的 BigQuery 数据集提取数据并加载数据。BigQuery 是一种高性能的类似 SQL 的数据库服务，适用于对极大型数据集执行即席查询。请参阅文档from pandas.io import gbq # A query to select the average monthly temperatures in the # in the year 2000 across the USA. The dataset, # publicata:samples.gsod, is available on all BigQuery accounts, # and is based on NOAA gsod data. query = """SELECT station_number as STATION, month as MONTH, AVG(mean_temp) as MEAN_TEMP FROM publicdata:samples.gsod WHERE YEAR = 2000 GROUP BY STATION, MONTH ORDER BY STATION, MONTH ASC""" # Fetch the result set for this query # Your Google BigQuery Project ID # To find this, see your dashboard: # https://console.developers.google.com/iam-admin/projects?authuser=0 projectid = 'xxxxxxxxx' df = gbq.read_gbq(query, project_id=projectid) # Use pandas to process and reshape the dataset df2 = df.pivot(index='STATION', columns='MONTH', values='MEAN_TEMP') df3 = pd.concat([df2.min(), df2.mean(), df2.max()], axis=1, keys=["Min Tem", "Mean Temp", "Max Temp"])
结果 DataFrame 是
> df3 Min Tem Mean Temp Max Temp MONTH 1 -53.336667 39.827892 89.770968 2 -49.837500 43.685219 93.437932 3 -77.926087 48.708355 96.099998 4 -82.892858 55.070087 97.317240 5 -92.378261 61.428117 102.042856 6 -77.703334 65.858888 102.900000 7 -87.821428 68.169663 106.510714 8 -89.431999 68.614215 105.500000 9 -86.611112 63.436935 107.142856 10 -78.209677 56.880838 92.103333 11 -50.125000 48.861228 94.996428 12 -50.332258 42.286879 94.396774
警告
要使用此模块，您需要一个 BigQuery 帐户。有关详细信息，请参阅 <https://cloud.google.com/products/big-query>。
截至 2013 年 10 月 10 日，Google 的 API 中存在一个 bug，导致结果集无法大于 100,000 行。计划于 2013 年 10 月 14 日那一周发布补丁。
内部重构#
在 0.13.0 中，进行了一次主要重构，主要目的是使 Series 从 NDFrame 继承，而 NDFrame 是当前 DataFrame 和 Panel 的基类，以统一方法和行为。Series 以前直接从 ndarray 继承。（GH 4080，GH 3862，GH 816）
警告
存在两个可能与 0.13.0 之前版本不兼容的情况
以前，如果将
Series作为参数传递，某些 numpy 函数会返回一个Series。这似乎只影响np.ones_like、np.empty_like、np.diff和np.where。这些现在返回ndarrays。In [102]: s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
Numpy 用法
In [103]: np.ones_like(s) Out[103]: array([1, 1, 1, 1]) In [104]: np.diff(s) Out[104]: array([1, 1, 1]) In [105]: np.where(s > 1, s, np.nan) Out[105]: array([nan, 2., 3., 4.])
Pandas 用法
In [106]: pd.Series(1, index=s.index) Out[106]: 0 1 1 1 2 1 3 1 dtype: int64 In [107]: s.diff() Out[107]: 0 NaN 1 1.0 2 1.0 3 1.0 dtype: float64 In [108]: s.where(s > 1) Out[108]: 0 NaN 1 2.0 2 3.0 3 4.0 dtype: float64
直接将
Series传递给期望ndarray类型的 cython 函数将不再直接起作用，您必须传递Series.values，请参阅提升性能Series(0.5)以前会返回标量0.5，现在将返回一个 1 元素的Series此更改破坏了
rpy2<=2.3.8。rpy2 已为此开了一个 Issue，并在 GH 5698 中详细说明了解决方法。感谢 @JanSchulz。
对于在 0.13 之前创建的 pickle，仍保留 Pickle 兼容性。它们必须使用
pd.read_pickle进行解封，请参阅Pickling。重构 series.py/frame.py/panel.py 以将通用代码移至 generic.py
添加了
_setup_axes以创建通用 NDFrame 结构已移动的方法
from_axes,_wrap_array,axes,ix,loc,iloc,shape,empty,swapaxes,transpose,pop__iter__,keys,__contains__,__len__,__neg__,__invert__convert_objects,as_blocks,as_matrix,values__getstate__,__setstate__（兼容性保留在 frame/panel 中）__getattr__,__setattr___indexed_same,reindex_like,align,where,maskfillna,replace（Series的 replace 现在与DataFrame保持一致）filter（也添加了 axis 参数以选择性地在不同轴上过滤）reindex,reindex_axis,taketruncate（已移入NDFrame）
这些是 API 变更，使
Panel与DataFrame更一致在
Panel上使用相同的轴进行swapaxes现在将返回一个副本支持属性访问进行设置
过滤器支持与原始
DataFrame过滤器相同的 API
不带参数调用的 Reindex 现在将返回输入对象的副本
TimeSeries现在是Series的别名。属性is_time_series可用于区分（如果需要）稀疏对象重构为使用 BlockManager
在内部创建了一个新的块类型
SparseBlock，它可以容纳多种 dtype 并且不可合并。SparseSeries和SparseDataFrame现在从其层次结构（Series/DataFrame）继承更多方法，并且不再继承自SparseArray（后者是SparseBlock的对象）稀疏套件现在支持与非稀疏数据的集成。非浮点稀疏数据是可支持的（部分实现）
DataFrame 中稀疏结构的操作应保留稀疏性，合并类型操作将转换为密集（并返回稀疏），因此可能效率较低
在
SparseSeries上启用布尔/整数/切片的 setitemSparsePanels的实现不变（例如，不使用 BlockManager，需要进一步开发）
为 Series/DataFrame 添加了
ftypes方法，类似于dtypes，但指示底层是稀疏/密集（以及 dtype）所有
NDFrame对象现在都可以使用__finalize__()来指定要从现有对象传播到新对象的各种值（例如，Series中的name现在将更自动地跟随）内部类型检查现在通过一套生成的类完成，允许
isinstance(value, klass)而无需直接导入 klass，感谢 @jtratnerSeries 更新中的 bug，其中父框架没有根据更改（GH 4080）或类型（GH 3217）、fillna（GH 3386）更新其缓存
将
Series.reindex重构到 core/generic.py（GH 4604，GH 4618），允许在 Series 上重索引时使用method=Series.copy不再接受order参数，现在与NDFrame复制保持一致将
rename方法重构到 core/generic.py；修复了Series.rename的问题（GH 4605），并为Panel添加了具有相同签名的rename将
clip方法重构到 core/generic.py（GH 4798）重构
_get_numeric_data/_get_bool_data到 core/generic.py，允许 Series/Panel 功能Series（用于索引）/Panel（用于项目）现在允许通过属性访问其元素（GH 1903）In [109]: s = pd.Series([1, 2, 3], index=list('abc')) In [110]: s.b Out[110]: 2 In [111]: s.a = 5 In [112]: s Out[112]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64
Bug 修复#
HDFStore当使用不同块顺序追加时，引发不正确的
TypeError而不是ValueError（GH 4096）read_hdf未遵守传入的mode（GH 4504）追加一个 0 长度的表将正确工作（GH 4273）
当同时传递
append和table参数时，to_hdf会引发错误（GH 4584）从具有跨 dtype 重复列的存储中读取会引发错误（GH 4767）
修复了列名不是字符串时
ValueError未正确引发的错误（GH 4956）以固定格式写入的零长度系列无法正确反序列化。（GH 4708）
修复了 pyt3 上的解码性能问题（GH 5441）
在存储 MultiIndex 之前验证级别（GH 5527）
正确处理 Panel 中的
data_columns（GH 5717）
修复了 tslib.tz_convert(vals, tz1, tz2) 中的错误：它在尝试访问 trans[pos + 1] 时可能会引发 IndexError 异常（GH 4496）
修复了
PeriodIndex.map中的错误，其中使用str会返回索引的 str 表示（GH 4136）修复了使用自定义 matplotlib 默认颜色时
test_time_series_plot_color_with_empty_kwargs测试失败的问题（GH 4345）修复了 stata IO 测试的运行。现在使用临时文件进行写入（GH 4353）
修复了
DataFrame.sum对于整数值框架比DataFrame.mean慢的问题（GH 4365）read_html测试现在适用于 Python 2.6（GH 4351）修复了
network测试抛出NameError的 bug，因为局部变量未定义（GH 4381）在
to_json中，如果传入的orient因重复索引而导致数据丢失，则引发错误（GH 4359）在
to_json中，修复日期处理，使毫秒成为默认时间戳，如 docstring 所述（GH 4362）。JSON NaT 处理已修复，NaT 现在序列化为
null（GH 4498）修复了 JSON 处理 JSON 对象键中可转义字符的错误（GH 4593）
修复了当
na_values=None时传递keep_default_na=False的问题（GH 4318）修复了
values在具有重复列和混合 dtype 的 DataFrame 上引发错误的问题，在（GH 4377）中浮现修复了
read_json中当orient='split'时重复列和类型转换的错误（GH 4377）修复了 JSON 错误，其中小数点分隔符不是“.”的区域设置在编码/解码某些值时会抛出异常。（GH 4918）
修复了
.iat与PeriodIndex索引的问题（GH 4390）修复了
PeriodIndex与自身连接时返回新实例而不是相同实例的问题（GH 4379）；还为此为其他索引类型添加了测试修复了使用 CSV cparser 和 usecols 参数时，所有 dtype 都转换为 object 的错误（GH 3192）
修复了合并块时，生成的 DataFrame 部分设置了 _ref_locs 的问题（GH 4403）
修复了使用顶级 matplotlib API 调用 hist 子图时被覆盖的问题（GH 4408）
修复了 py3 兼容性问题，其中字节被表示为元组（GH 4455）
修复了如果项目名为“a”时面板属性命名冲突的问题（GH 3440）
修复了绘图时重复索引引发错误的问题（GH 4486）
修复了
xs中 Panel 切片问题，该问题返回了不正确的暗淡对象（GH 4016）修复了转置框架的 Panel 赋值问题（GH 3830）
在设置索引时，如果 Panel 和 Panel 作为值需要对齐，则引发错误（GH 3777）
修复了排序具有多个 dtype 的重复 MultiIndex 的问题（GH 4516）
修复了
DataFrame.set_values中的 bug，该 bug 导致在扩展索引时名称属性丢失。（GH 3742，GH 4039）修复了在
MultiIndex上可以设置独立的names、levels和labels而不进行验证的问题（GH 3714，GH 4039）修复了 pivot_table 中的（GH 3334）。如果 values 是索引，则边距不会计算。
修复了 series/datetimeindex 与
np.timedelta64或np.offsets.DateOffset进行操作时算术运算不一致的问题（GH 4532）修复了 Series/DatetimeIndex 与
np.timedelta64运算时行为不一致的错误（GH 4134），以及 NumPy 1.6 中有 bug 的 timedelta（GH 4135）修复了 Windows 上 Python 3 中
pd.read_clipboard的 bug（GH 4561）；未正确解码tslib.get_period_field()和tslib.get_period_field_arr()现在在代码参数超出范围时会引发错误（GH 4519，GH 4520）修复了空系列上的布尔索引丢失索引名称的问题（GH 4235），infer_dtype 适用于空数组。
修复了多轴重索引的问题；如果轴匹配未替换当前轴，可能导致延迟频率推断问题（GH 3317）
修复了
DataFrame.apply错误地重新引发异常（导致原始堆栈跟踪被截断）的问题。修复了
ix/loc和非唯一选择器的选择问题（GH 4619）修复了 iloc/loc 涉及现有列中 dtype 更改的赋值问题（GH 4312，GH 5702），在 core/indexing 中有内部 setitem_with_indexer 来使用 Block.setitem
修复了 csv_import 中千位分隔符未能正确处理浮点数的错误（GH 4322）
修复了 CacheableOffset 未被许多 DateOffset 正确使用的问题；这导致 DateOffset 无法缓存（GH 4609）
修复了 DataFrame 在左侧，list/tuple 在右侧时的布尔比较错误（GH 4576）
修复了在
Series/DataFrame上使用None进行 setitem 时的错误/dtype 转换（GH 4667）修复了
pd.read_stata中基于传入的非默认编码进行解码的错误（GH 4626）修复了
DataFrame.from_records与普通ndarray的问题。（GH 4727）修复了
Index.rename和MultiIndex.rename等的一些不一致问题。（GH 4718，GH 4628）使用
iloc/loc和交叉且重复的索引时的 bug（GH 4726）使用
QUOTE_NONE和to_csv导致Exception的 bug。（GH 4328）Series 索引中未在右侧长度不正确时引发错误的 bug（GH 2702）
MultiIndexing 中使用部分字符串选择作为 MultiIndex 的一部分的错误（GH 4758）
使用非唯一索引在索引上重新索引的 bug 现在将引发
ValueError（GH 4746）使用
loc/ix设置单个索引器，并带有 MultiIndex 轴和 NumPy 数组的 bug，与（GH 3777）相关修复了
iloc中切片索引失败的 bug（GH 4771）read_fwf中没有 colspecs 或 width 时的错误消息不正确。（GH 4774）修复了 Python 3 中
read_fwf读取压缩文件的问题。（GH 3963）修复了重复索引和赋值导致 dtype 更改的问题（GH 4686）
修复了 Python 3 中读取压缩文件为
bytes而不是str的问题。简化了 Python 3 中生成字节的文件处理（GH 3963，GH 4785）。修复了与不同版本 matplotlib 中对数刻度条形图的 ticklocs/ticklabels 相关的问题（GH 4789）
抑制了与 repr() 发出的内部调用相关的 DeprecationWarning（GH 4391）
修复了使用
.loc时，重复索引和重复选择器的问题（GH 4825）修复了
DataFrame.sort_index中的一个问题，即当按单个列排序并为ascending传递一个列表时，ascending参数被解释为True（GH 4839, GH 4846）。修复了
Panel.tshift不工作的问题。为Panel.shift添加了freq支持（GH 4853）。修复了 TextFileReader 在 Python 引擎（即 PythonParser）中
thousands参数不等于“,”时的问题（GH 4596）。修复了在使用
where时，getitem遇到重复索引的 Bug（GH 4879）。修复了类型推断代码将浮点列强制转换为 datetime 的问题（GH 4601）。
修复了
_ensure_numeric未检查复数的问题（GH 4902）。修复了
Series.hist中的一个 Bug，即当传递by参数时会创建两个图形（GH 4112, GH 4113）。修复了
convert_objects在 ndims > 2 时的 Bug（GH 4937）。修复了
FrozenNDArray和FrozenList的字符串方法（GH 4929）。修复了在索引扩容场景中设置无效或超出范围值时的 Bug（GH 4940）。
为空 Series 的 fillna 添加了测试（GH 4346），感谢 @immerrr。
修复了
read_csv中 Python 解析器的skiprows选项（GH 4382）。修复了阻止
cut在未明确传递标签的情况下与np.inf级别一起使用的 Bug（GH 3415）。修复了
DatetimeIndex.union中重叠检查错误的问题（GH 4564）。修复了 csv_parser 中千位分隔符和日期解析器之间的冲突（GH 4678）。
修复了 dtype 不一致时（显示 float/np.datetime64 混用错误）的追加问题（GH 4993）。
修复了 DateOffset 的 repr。不再在 kwds 中显示重复条目。移除了未使用的 offset 字段。（GH 4638）。
修复了
read_csv使用usecols时索引名称错误的问题。仅适用于 c 解析器。（GH 4201）。Timestamp对象现在可以出现在与Series或DataFrame对象的比较操作的左侧（GH 4982）。修复了通过
iloc/loc使用np.nan进行索引时的 Bug（GH 5016）。修复了低内存 C 解析器可能在同一文件的不同块中创建不同类型的问题。现在强制转换为数值类型或引发警告。（GH 3866）。
修复了将
Series重塑为其自身形状时引发TypeError的 Bug（GH 4554）以及其他重塑问题。修复了使用
ix/loc和混合 int/string 索引进行设置时的 Bug（GH 4544）。确保 series-series 布尔比较是基于标签的（GH 4947）。
修复了使用 Timestamp 部分索引器进行多级索引时的 Bug（GH 4294）。
MultiIndex 全 NaN 帧构建的测试/修复（GH 4078）。
修复了
read_html()未正确推断包含逗号的表格值的问题（GH 5029）。修复了
read_html()未能提供返回表格稳定顺序的 Bug（GH 4770, GH 5029）。修复了
read_html()在传递index_col=0时解析不正确的问题（GH 5066）。修复了
read_html()错误推断标题类型的问题（GH 5048）。修复了
DatetimeIndex与PeriodIndex连接导致栈溢出（stack overflow）的 Bug（GH 3899）。修复了
groupby对象不允许绘图的 Bug（GH 5102）。修复了
groupby对象未进行列名 Tab 补全的 Bug（GH 5102）。修复了
groupby.plot()及相关函数多次复制图形的 Bug（GH 5102）。提供 fillna 对
objectdtypes 的自动转换，相关问题（GH 5103）。修复了选项解析器清理中默认选项被覆盖的 Bug（GH 5121）。
在使用类似列表的
iloc索引时，将 list/ndarray 视为相同（GH 5006）。修复了
MultiIndex.get_level_values()包含缺失值时的 Bug（GH 5074）。修复了 Timestamp() 与 datetime64 输入的边界检查（GH 4065）。
修复了
TestReadHtml未调用正确的read_html()函数的 Bug（GH 5150）。修复了
NDFrame.replace()的一个 Bug，该 Bug 使替换看起来像是（错误地）使用了正则表达式（GH 5143）。修复了 to_datetime 的错误消息（GH 4928）。
确保在 travis-ci 上测试不同区域设置（GH 4918）。还添加了一些用于获取区域设置和使用上下文管理器设置区域设置的实用程序。
修复了
isnull(MultiIndex)时的段错误（segfault）（现在改为引发错误）（GH 5123, GH 5125）。构造函数中的复合 dtype 引发
NotImplementedError（GH 5191）。比较重复帧时的 Bug（GH 4421）相关。
修复了重复帧上 describe 的 Bug。
修复了
to_datetime带有格式和coerce=True时未引发错误的问题（GH 5195）。修复了
loc设置中带有多个索引器和需要广播的 Series 右侧值的 Bug（GH 5206）。修复了在
MultiIndex上原地设置级别或标签时不会清除缓存的values属性，从而返回错误values的 Bug。（GH 5215）。修复了分组的 DataFrame 或 Series 过滤后未保持原始顺序的 Bug（GH 4621）。
修复了带有业务日期频率的
Period，使其在非业务日期时始终向前滚动。（GH 5203）。修复了 Excel 写入器中带有重复列名的帧未正确写入的问题。（GH 5235）。
修复了
drop与 Series 上的非唯一索引的问题（GH 5248）。修复了 C 解析器中由于传递的名称多于文件中的列数而导致的段错误（GH 5156）。
修复了
Series.isin与日期/时间类型 dtype 的 Bug（GH 5021）。C 和 Python 解析器现在可以处理更常见的 MultiIndex 列格式，该格式没有索引名称行（GH 4702）。
修复了尝试将超出范围的日期用作对象 dtype 时的 Bug（GH 5312）。
修复了尝试显示嵌入式 PandasObject 时的 Bug（GH 5324）。
允许 Timestamps 的操作在结果超出范围时返回 datetime 相关值（GH 5312）。
修复了
initObjToJSON()的返回值/类型签名，使其与 numpy 的import_array()兼容（GH 5334, GH 5326）。修复了在 DataFrame 上重命名然后设置索引时的 Bug（GH 5344）。
测试套件在测试图形时不再留下临时文件。（GH 5347）（感谢 @yarikoptic 发现此问题！）。
修复了 win32 上的 html 测试。（GH 4580）。
确保
head/tail是基于iloc的（GH 5370）。修复了
PeriodIndex字符串表示在包含 1 或 2 个元素时的 Bug。（GH 5372）。GroupBy 方法
transform和filter可以在具有重复（非唯一）索引的 Series 和 DataFrame 上使用。（GH 4620）。修复了空 series 在 repr 中不打印名称的 Bug（GH 4651）。
默认情况下，测试将在临时目录中创建临时文件。（GH 5419）。
标量
pd.to_timedelta返回一个标量（GH 5410）。pd.to_timedelta接受NaN和NaT，返回NaT而不是引发错误（GH 5437）。提高了大型 pandas 对象上
isnull的性能。修复了各种
setitem，当 1d ndarray 的长度与索引器不匹配时（GH 5508）。修复了 MultiIndex 和
iloc在 getitem 中的 Bug（GH 5528）。修复了 Series 上 delitem 的 Bug（GH 5542）。
修复了 apply 中使用自定义函数且对象未被修改时的 Bug（GH 5545）。
修复了从
loc筛选非唯一索引时的 Bug（GH 5553）。修复了 groupby 在用户函数返回
None时返回不一致类型的 Bug（GH 5592）。解决了 numpy 1.7.0 中的一个回归问题，该问题错误地从
ndarray.item引发 IndexError（GH 5666）。修复了对象重复索引导致非唯一索引的 Bug（GH 5678）。
修复了 fillna 与 Series 和传递的 series/dict 的 Bug（GH 5703）。
修复了 groupby transform 与类似日期时间的分组器（grouper）的 Bug（GH 5712）。
修复了 PY3 中使用某些键进行 MultiIndex 筛选时的 Bug（GH 5725）。
修复了在某些情况下不同 dtype 的行级连接失败的问题（GH 5754）。
贡献者#
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Goyo +
Greg Reda +
Ivan Smirnov +
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Jacob Schaer +
Jan Schulz +
Jeff Tratner
Jeffrey Tratner
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