版本 0.13.1 (2014年2月3日)#

这是 0.13.0 的一个小版本发布,包括少量 API 更改、一些新功能、增强功能和性能改进,以及大量的 bug 修复。我们建议所有用户升级到此版本。

主要亮点包括

  • read_csv/to_datetime 添加了 infer_datetime_format 关键词,以实现同质化日期时间格式的加速解析。

  • 将智能地限制日期时间/时间差格式的显示精度。

  • 增强了 Panel 的 apply() 方法。

  • 在新的教程部分中推荐了一些教程。

  • 我们的 pandas 生态系统正在发展壮大。我们现在在一个新的生态系统页面部分介绍了相关项目。

  • 在文档改进方面做了大量工作,并新增了贡献部分。

  • 尽管这可能只对开发者感兴趣,我们还是很喜欢我们新的 CI 状态页面:ScatterCI

警告

0.13.1 修复了一个 bug,该 bug 是由于 numpy 版本低于 1.8 以及对字符串类数组进行链式赋值共同导致的。请查阅文档,链式索引可能会产生意想不到的结果,通常应避免使用。

这在之前会导致段错误

df = pd.DataFrame({"A": np.array(["foo", "bar", "bah", "foo", "bar"])})
df["A"].iloc[0] = np.nan

推荐的赋值方式是

In [1]: df = pd.DataFrame({"A": np.array(["foo", "bar", "bah", "foo", "bar"])})

In [2]: df.loc[0, "A"] = np.nan

In [3]: df
Out[3]: 
     A
0  NaN
1  bar
2  bah
3  foo
4  bar

输出格式增强#

  • df.info() 视图现在按列显示 dtype 信息 (GH 5682)

  • df.info() 现在遵守 max_info_rows 选项,用于禁用大型帧的空值计数 (GH 5974)

    In [4]: max_info_rows = pd.get_option("max_info_rows")
    
    In [5]: df = pd.DataFrame(
       ...:     {
       ...:         "A": np.random.randn(10),
       ...:         "B": np.random.randn(10),
       ...:         "C": pd.date_range("20130101", periods=10),
       ...:     }
       ...: )
       ...: 
    
    In [6]: df.iloc[3:6, [0, 2]] = np.nan
    
    # set to not display the null counts
    In [7]: pd.set_option("max_info_rows", 0)
    
    In [8]: df.info()
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
    Data columns (total 3 columns):
     #   Column  Dtype         
    ---  ------  -----         
     0   A       float64       
     1   B       float64       
     2   C       datetime64[ns]
    dtypes: datetime64[ns](1), float64(2)
    memory usage: 368.0 bytes
    
    # this is the default (same as in 0.13.0)
    In [9]: pd.set_option("max_info_rows", max_info_rows)
    
    In [10]: df.info()
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
    Data columns (total 3 columns):
     #   Column  Non-Null Count  Dtype         
    ---  ------  --------------  -----         
     0   A       7 non-null      float64       
     1   B       10 non-null     float64       
     2   C       7 non-null      datetime64[ns]
    dtypes: datetime64[ns](1), float64(2)
    memory usage: 368.0 bytes
    
  • 为新的 DataFrame repr 添加 show_dimensions 显示选项,以控制是否打印维度。

    In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
    
    In [12]: pd.set_option("show_dimensions", False)
    
    In [13]: df
    Out[13]: 
       0  1
    0  1  2
    1  3  4
    
    In [14]: pd.set_option("show_dimensions", True)
    
    In [15]: df
    Out[15]: 
       0  1
    0  1  2
    1  3  4
    
    [2 rows x 2 columns]
    
  • datetimetimedelta64ArrayFormatter 现在根据数组中的值智能地限制精度 (GH 3401)

    以前的输出可能看起来像

      age                 today               diff
    0 2001-01-01 00:00:00 2013-04-19 00:00:00 4491 days, 00:00:00
    1 2004-06-01 00:00:00 2013-04-19 00:00:00 3244 days, 00:00:00
    

    现在输出看起来像

    In [16]: df = pd.DataFrame(
       ....:     [pd.Timestamp("20010101"), pd.Timestamp("20040601")], columns=["age"]
       ....: )
       ....: 
    
    In [17]: df["today"] = pd.Timestamp("20130419")
    
    In [18]: df["diff"] = df["today"] - df["age"]
    
    In [19]: df
    Out[19]: 
             age      today      diff
    0 2001-01-01 2013-04-19 4491 days
    1 2004-06-01 2013-04-19 3244 days
    
    [2 rows x 3 columns]
    

API 更改#

  • -NaN-nan 添加到默认的 NA 值集 (GH 5952)。请参阅NA 值

  • 添加了 Series.str.get_dummies 向量化字符串方法 (GH 6021),用于为分隔的字符串列提取虚拟/指示变量。

    In [20]: s = pd.Series(["a", "a|b", np.nan, "a|c"])
    
    In [21]: s.str.get_dummies(sep="|")
    Out[21]: 
       a  b  c
    0  1  0  0
    1  1  1  0
    2  0  0  0
    3  1  0  1
    
    [4 rows x 3 columns]
    
  • 添加了 NDFrame.equals() 方法,用于比较两个 NDFrame 是否具有相同的轴、数据类型和值。添加了 array_equivalent 函数,用于比较两个 ndarray 是否相等。相同位置的 NaNs 被视为相等。( GH 5283) 另请参阅文档以获取示例。

    df = pd.DataFrame({"col": ["foo", 0, np.nan]})
    df2 = pd.DataFrame({"col": [np.nan, 0, "foo"]}, index=[2, 1, 0])
    df.equals(df2)
    df.equals(df2.sort_index())
    
  • DataFrame.apply 将使用 reduce 参数来决定当 DataFrame 为空时是返回 Series 还是 DataFrame (GH 6007)。

    以前,对空的 DataFrame 调用 DataFrame.apply 会返回一个 DataFrame(如果没有列),或者调用应用函数时传入一个空的 Series,以猜测应该返回 Series 还是 DataFrame

    In [32]: def applied_func(col):
      ....:    print("Apply function being called with: ", col)
      ....:    return col.sum()
      ....:
    
    In [33]: empty = DataFrame(columns=['a', 'b'])
    
    In [34]: empty.apply(applied_func)
    Apply function being called with:  Series([], Length: 0, dtype: float64)
    Out[34]:
    a   NaN
    b   NaN
    Length: 2, dtype: float64
    

    现在,当对空的 DataFrame 调用 apply 时:如果 reduce 参数为 True,则返回 Series;如果为 False,则返回 DataFrame;如果为 None(默认值),则调用应用函数时传入一个空的 Series,以尝试猜测返回类型。

    In [35]: empty.apply(applied_func, reduce=True)
    Out[35]:
    a   NaN
    b   NaN
    Length: 2, dtype: float64
    
    In [36]: empty.apply(applied_func, reduce=False)
    Out[36]:
    Empty DataFrame
    Columns: [a, b]
    Index: []
    
    [0 rows x 2 columns]
    

先前版本弃用/更改#

截至 0.13.1 版本,0.13 或更早版本中没有宣布生效的更改。

弃用#

0.13.1 版本中没有弃用先前的行为。

增强功能#

  • pd.read_csvpd.to_datetime 新增了 infer_datetime_format 关键词,在许多情况下显著提高了解析性能。感谢 @lexual 提出建议和 @danbirken 快速实现。( GH 5490, GH 6021)

    如果启用了 parse_dates 并设置了此标志,pandas 将尝试推断列中日期时间字符串的格式,如果可以推断,则切换到更快的解析方法。在某些情况下,这可以将解析速度提高约 5-10 倍。

    # Try to infer the format for the index column
    df = pd.read_csv(
        "foo.csv", index_col=0, parse_dates=True, infer_datetime_format=True
    )
    
  • 现在在写入 excel 文件时可以指定 date_formatdatetime_format 关键词 (GH 4133)

  • MultiIndex.from_product 便利函数,用于从一组可迭代对象的笛卡尔积创建 MultiIndex (GH 6055)

    In [22]: shades = ["light", "dark"]
    
    In [23]: colors = ["red", "green", "blue"]
    
    In [24]: pd.MultiIndex.from_product([shades, colors], names=["shade", "color"])
    Out[24]: 
    MultiIndex([('light',   'red'),
                ('light', 'green'),
                ('light',  'blue'),
                ( 'dark',   'red'),
                ( 'dark', 'green'),
                ( 'dark',  'blue')],
               names=['shade', 'color'])
    
  • Panel 的 apply() 现在可用于非 ufuncs。请参阅文档

    In [28]: import pandas._testing as tm
    
    In [29]: panel = tm.makePanel(5)
    
    In [30]: panel
    Out[30]:
    <class 'pandas.core.panel.Panel'>
    Dimensions: 3 (items) x 5 (major_axis) x 4 (minor_axis)
    Items axis: ItemA to ItemC
    Major_axis axis: 2000-01-03 00:00:00 to 2000-01-07 00:00:00
    Minor_axis axis: A to D
    
    In [31]: panel['ItemA']
    Out[31]:
                       A         B         C         D
    2000-01-03 -0.673690  0.577046 -1.344312 -1.469388
    2000-01-04  0.113648 -1.715002  0.844885  0.357021
    2000-01-05 -1.478427 -1.039268  1.075770 -0.674600
    2000-01-06  0.524988 -0.370647 -0.109050 -1.776904
    2000-01-07  0.404705 -1.157892  1.643563 -0.968914
    
    [5 rows x 4 columns]
    

    指定一个作用于 Series 的 apply (返回单个元素)

    In [32]: panel.apply(lambda x: x.dtype, axis='items')
    Out[32]:
                      A        B        C        D
    2000-01-03  float64  float64  float64  float64
    2000-01-04  float64  float64  float64  float64
    2000-01-05  float64  float64  float64  float64
    2000-01-06  float64  float64  float64  float64
    2000-01-07  float64  float64  float64  float64
    
    [5 rows x 4 columns]
    

    类似的归约类型操作

    In [33]: panel.apply(lambda x: x.sum(), axis='major_axis')
    Out[33]:
          ItemA     ItemB     ItemC
    A -1.108775 -1.090118 -2.984435
    B -3.705764  0.409204  1.866240
    C  2.110856  2.960500 -0.974967
    D -4.532785  0.303202 -3.685193
    
    [4 rows x 3 columns]
    

    这等同于

    In [34]: panel.sum('major_axis')
    Out[34]:
          ItemA     ItemB     ItemC
    A -1.108775 -1.090118 -2.984435
    B -3.705764  0.409204  1.866240
    C  2.110856  2.960500 -0.974967
    D -4.532785  0.303202 -3.685193
    
    [4 rows x 3 columns]
    

    返回 Panel 的转换操作,但计算的是主轴上的 z-score

    In [35]: result = panel.apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std(),
      ....:                      axis='major_axis')
      ....:
    
    In [36]: result
    Out[36]:
    <class 'pandas.core.panel.Panel'>
    Dimensions: 3 (items) x 5 (major_axis) x 4 (minor_axis)
    Items axis: ItemA to ItemC
    Major_axis axis: 2000-01-03 00:00:00 to 2000-01-07 00:00:00
    Minor_axis axis: A to D
    
    In [37]: result['ItemA']                           # noqa E999
    Out[37]:
                      A         B         C         D
    2000-01-03 -0.535778  1.500802 -1.506416 -0.681456
    2000-01-04  0.397628 -1.108752  0.360481  1.529895
    2000-01-05 -1.489811 -0.339412  0.557374  0.280845
    2000-01-06  0.885279  0.421830 -0.453013 -1.053785
    2000-01-07  0.742682 -0.474468  1.041575 -0.075499
    
    [5 rows x 4 columns]
    
  • Panel 的 apply() 作用于截面切片。( GH 1148)

    In [38]: def f(x):
       ....:     return ((x.T - x.mean(1)) / x.std(1)).T
       ....:
    
    In [39]: result = panel.apply(f, axis=['items', 'major_axis'])
    
    In [40]: result
    Out[40]:
    <class 'pandas.core.panel.Panel'>
    Dimensions: 4 (items) x 5 (major_axis) x 3 (minor_axis)
    Items axis: A to D
    Major_axis axis: 2000-01-03 00:00:00 to 2000-01-07 00:00:00
    Minor_axis axis: ItemA to ItemC
    
    In [41]: result.loc[:, :, 'ItemA']
    Out[41]:
                       A         B         C         D
    2000-01-03  0.012922 -0.030874 -0.629546 -0.757034
    2000-01-04  0.392053 -1.071665  0.163228  0.548188
    2000-01-05 -1.093650 -0.640898  0.385734 -1.154310
    2000-01-06  1.005446 -1.154593 -0.595615 -0.809185
    2000-01-07  0.783051 -0.198053  0.919339 -1.052721
    
    [5 rows x 4 columns]
    

    这等同于以下操作

    In [42]: result = pd.Panel({ax: f(panel.loc[:, :, ax]) for ax in panel.minor_axis})
    
    In [43]: result
    Out[43]:
    <class 'pandas.core.panel.Panel'>
    Dimensions: 4 (items) x 5 (major_axis) x 3 (minor_axis)
    Items axis: A to D
    Major_axis axis: 2000-01-03 00:00:00 to 2000-01-07 00:00:00
    Minor_axis axis: ItemA to ItemC
    
    In [44]: result.loc[:, :, 'ItemA']
    Out[44]:
                       A         B         C         D
    2000-01-03  0.012922 -0.030874 -0.629546 -0.757034
    2000-01-04  0.392053 -1.071665  0.163228  0.548188
    2000-01-05 -1.093650 -0.640898  0.385734 -1.154310
    2000-01-06  1.005446 -1.154593 -0.595615 -0.809185
    2000-01-07  0.783051 -0.198053  0.919339 -1.052721
    
    [5 rows x 4 columns]
    

性能#

0.13.1 版本的性能改进

  • Series 日期时间/时间差二元操作 (GH 5801)

  • DataFrame count/dropna 用于 axis=1

  • Series.str.contains 现在有一个 regex=False 关键词,对于普通(非正则表达式)字符串模式可以更快。( GH 5879)

  • Series.str.extract (GH 5944)

  • dtypes/ftypes 方法 (GH 5968)

  • 使用 object dtypes 进行索引 (GH 5968)

  • DataFrame.apply (GH 6013)

  • JSON IO 中的回归 (GH 5765)

  • 从 Series 构建索引 (GH 6150)

实验性#

0.13.1 版本中没有实验性更改。

Bug 修复#

  • io.wb.get_countries 未包含所有国家的 Bug (GH 6008)

  • Series 使用时间戳字典替换时的 Bug (GH 5797)

  • read_csv/read_table 现在遵守 prefix kwarg (GH 5732)。

  • 通过 .ix 从重复索引的 DataFrame 中选择缺失值时失败的 Bug (GH 5835)

  • 修复了空 DataFrame 上布尔比较的问题 (GH 5808)

  • isnull 处理对象数组中的 NaT 的 Bug (GH 5443)

  • to_datetime 在传入 np.nan 或整数日期类型以及格式字符串时的 Bug (GH 5863)

  • groupby 在日期时间类型 dtype 转换时的 Bug (GH 5869)

  • 将空 Series 作为 Series 的索引器处理时的回归 (GH 5877)

  • 内部缓存的 Bug,与 (GH 5727) 相关

  • 在 py3 下 Windows 上从非文件路径读取 JSON/msgpack 的测试 Bug (GH 5874)

  • 赋值给 .ix[tuple(…)] 时的 Bug (GH 5896)

  • 完全重新索引 Panel 时的 Bug (GH 5905)

  • idxmin/max 与 object dtypes 相关的 Bug (GH 5914)

  • BusinessDay 在 n>5 且 n%5==0 时,向非偏移日期添加 n 天的 Bug (GH 5890)

  • 通过 ix 将 Series 赋值给链式 Series 的 Bug (GH 5928)

  • 创建空 DataFrame,复制然后赋值的 Bug (GH 5932)

  • DataFrame.tail 处理空帧时的 Bug (GH 5846)

  • resample 上传播元数据的 Bug (GH 5862)

  • 修复了 NaT 的字符串表示为“NaT”的问题 (GH 5708)

  • 修复了 Timestamp 的字符串表示,使其在存在纳秒时显示纳秒 (GH 5912)

  • pd.match 未返回传入的 sentinel

  • major_axisMultiIndex 时,Panel.to_frame() 不再失败 (GH 5402)。

  • pd.read_msgpack 错误推断 DateTimeIndex 频率的 Bug (GH 5947)

  • 修复了 to_datetime 处理包含时区感知日期时间和 NaT 的数组的 Bug (GH 5961)

  • rolling skew/kurtosis 在传入带有错误数据的 Series 时的 Bug (GH 5749)

  • scipy interpolate 方法与日期时间索引相关的 Bug (GH 5975)

  • 如果传入混合的 datetime/np.datetime64 与 NaT 进行 NaT 比较时的 Bug (GH 5968)

  • 修复了当所有输入为空时 pd.concat 丢失 dtype 信息的 Bug (GH 5742)

  • IPython 的近期更改导致在 QTConsole 中使用早期版本的 pandas 时会发出警告,现已修复。如果您正在使用旧版本并需要抑制警告,请参阅 (GH 5922)。

  • 合并 timedelta dtypes 时的 Bug (GH 5695)

  • plotting.scatter_matrix 函数的 Bug。对角线图和非对角线图之间对齐错误,参见 (GH 5497)。

  • 通过 ix 使用 MultiIndex 的 Series 中的回归 (GH 6018)

  • Series.xs 与 MultiIndex 相关的 Bug (GH 6018)

  • Series 构造混合类型时(包含日期类型和整数,应导致对象类型而非自动转换)的 Bug (GH 6028)

  • 在 NumPy 1.7.1 下使用对象数组进行链式索引时可能出现段错误 (GH 6026, GH 6056)

  • 使用花式索引将单个元素设置为非标量(例如列表)时的 Bug (GH 6043)

  • to_sql 不遵守 if_exists 的 Bug (GH 4110 GH 4304)

  • 0.12 版本中 .get(None) 索引的回归 (GH 5652)

  • 微妙的 iloc 索引 Bug,在 (GH 6059) 中浮现

  • 将字符串插入 DatetimeIndex 的 Bug (GH 5818)

  • 修复了 to_html/HTML repr 中的 unicode Bug (GH 6098)

  • 修复了 get_options_data 中缺少参数验证的 Bug (GH 6105)

  • 在一个帧中,当存在重复列且其位置是切片(例如彼此相邻)时,赋值的 Bug (GH 6120)

  • 在构造具有重复索引/列的 DataFrame 期间传播 _ref_locs 的 Bug (GH 6121)

  • 当使用混合日期类型归约时,DataFrame.apply 的 Bug (GH 6125)

  • 当添加具有不同列的行时,DataFrame.append 的 Bug (GH 6129)

  • 使用 recarray 和非纳秒日期时间 dtype 构造 DataFrame 的 Bug (GH 6140)

  • 当右侧为 DataFrame、多项设置且包含日期时间类型时,.loc setitem 索引的 Bug (GH 6152)

  • 修复了 query/eval 在字典序字符串比较中的 Bug (GH 6155)。

  • 修复了 query 中单元素 Series 的索引被丢弃的 Bug (GH 6148)。

  • 将带有 MultiIndexed 列的 DataFrame 添加到现有表时 HDFStore 的 Bug (GH 6167)

  • 设置空 DataFrame 时 dtypes 的一致性 (GH 6171)

  • 即使在列规范不完全指定的情况下,在 MultiIndex HDFStore 上选择的 Bug (GH 6169)

  • 在某些平台上,当 ddof=1 且只有 1 个元素时,nanops.var 有时会返回 inf 而不是 nan 的 Bug (GH 6136)

  • Series 和 DataFrame 条形图忽略 use_index 关键词的 Bug (GH 6209)

  • 修复了 python3 下 groupby 混合 str/int 的 Bug;argsort 曾失败 (GH 6212)

贡献者#

共有 52 人为此版本贡献了补丁。名字旁边带有“+”的人是首次贡献补丁。

  • Alex Rothberg

  • Alok Singhal +

  • Andrew Burrows +

  • Andy Hayden

  • Bjorn Arneson +

  • Brad Buran

  • Caleb Epstein

  • Chapman Siu

  • Chase Albert +

  • Clark Fitzgerald +

  • DSM

  • Dan Birken

  • Daniel Waeber +

  • David Wolever +

  • Doran Deluz +

  • Douglas McNeil +

  • Douglas Rudd +

  • Dražen Lučanin

  • Elliot S +

  • Felix Lawrence +

  • George Kuan +

  • Guillaume Gay +

  • Jacob Schaer

  • Jan Wagner +

  • Jeff Tratner

  • John McNamara

  • Joris Van den Bossche

  • Julia Evans +

  • Kieran O’Mahony

  • Michael Schatzow +

  • Naveen Michaud-Agrawal +

  • Patrick O’Keeffe +

  • Phillip Cloud

  • Roman Pekar

  • Skipper Seabold

  • Spencer Lyon

  • Tom Augspurger +

  • TomAugspurger

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