版本 0.21.1 (2017年12月12日)#
这是 0.21.x 系列的一个次要错误修复版本，包含一些小的回归修复、错误修复和性能改进。我们建议所有用户升级到此版本。
主要亮点包括
暂时恢复 matplotlib datetime 绘图功能。这应该能解决那些隐式依赖 pandas 使用 matplotlib 绘制 datetime 的用户所遇到的问题。详见此处。
对 0.21.0 中引入的 Parquet I/O 函数进行了改进。详见此处。
恢复 Matplotlib datetime 转换器注册#
pandas 实现了一些 matplotlib 转换器，用于更好地格式化带有 datetime 或 Period 值的图表轴标签。在 pandas 0.21.0 之前，这些转换器会随 import pandas 隐式注册到 matplotlib。
在 pandas 0.21.0 中，我们要求用户显式注册转换器。这给一些依赖这些转换器进行常规 matplotlib.pyplot 绘图方法的用户带来了问题，因此我们暂时撤销了该更改；pandas 0.21.1 再次在导入时注册转换器，就像 0.21.0 之前一样。
我们添加了一个新选项来控制转换器：pd.options.plotting.matplotlib.register_converters。默认情况下，它们是注册的。将其切换到 False 会移除 pandas 的格式化器，并恢复我们在注册时覆盖的任何转换器 (GH 18301)。
我们正在与 matplotlib 开发者合作，使其更易用。我们试图平衡用户便利性（自动注册转换器）与导入性能和最佳实践（导入 pandas 不应有覆盖您已设置的任何自定义转换器的副作用）。将来，我们希望将大部分 datetime 格式化功能放在 matplotlib 中，而只在 pandas 中保留 pandas 特定的转换器。届时，我们将逐步弃用自动注册转换器，转而推荐用户在需要时显式注册它们。
新功能#
对 Parquet I/O 功能的改进#
DataFrame.to_parquet()现在会在底层引擎支持时写入非默认索引。使用read_parquet()读回时，索引将被保留 (GH 18581)。read_parquet()现在允许指定要从 parquet 文件读取的列 (GH 18154)read_parquet()现在允许指定传递给相应引擎的 kwargs (GH 18216)
其他改进#
Timestamp.timestamp()现在在 Python 2.7 中可用 (GH 17329)。
弃用#
pandas.tseries.register已重命名为pandas.plotting.register_matplotlib_converters()(GH 18301)
性能改进#
改进了绘制大型 series/dataframes 的性能 (GH 18236)。
错误修复#
转换#
TimedeltaIndex减法中的错误，在存在NaT时可能错误地溢出 (GH 17791)DatetimeIndex从 DatetimeIndex 减去 datetime 类似值时可能无法溢出 (GH 18020) 的错误复制带有非默认
closed的IntervalIndex时IntervalIndex.copy()中的错误 (GH 18339)使用
orient='records'时，DataFrame.to_dict()中 tz-aware 的 datetime 列未转换为所需数组，导致TypeError的错误 (GH 18372)DateTimeIndex和date_range()中的错误，其中不匹配的 tz-awarestart和end时区在end.tzinfo为 None 时不会引发错误 (GH 18431)在 Python 2 中，当传入长整型时，
Series.fillna()报错的错误 (GH 18159)。
索引#
在
datetime.datetime和datetime64[ns]dtype Series 的布尔比较中的错误 (GH 17965)当尝试访问缺失属性时，具有超过一百万条记录的
MultiIndex未引发AttributeError的错误 (GH 18165)当传入带有非默认
closed的区间列表时，IntervalIndex构造函数中的错误 (GH 18334)传入无效 mask 时
Index.putmask中的错误 (GH 18368)遮罩赋值
timedelta64[ns]dtypeSeries时，错误地强制转换为 float 的错误 (GH 18493)
I/O#
StataReader未转换带有显示格式的日期/时间列的错误已解决 (GH 17990)。此前，带有显示格式的列通常被保留为序数，而未转换为 datetime 对象。读取压缩的 UTF-16 编码文件时
read_csv()中的错误 (GH 18071)当指定
na_filter=False时，read_csv()处理索引列中空值的错误 (GH 5239)读取高基数数值类别字段时
read_csv()中的错误 (GH 18186)当表具有
MultiIndex列并且为header传入字符串列表时，DataFrame.to_csv()中的错误 (GH 5539)在
read_sql中解析具有指定格式的整数 datetime 类似列的错误 (GH 17855)。序列化
numpy.bool_数据类型的数据时DataFrame.to_msgpack()中的错误 (GH 18390)从 S3 读取行分隔 JSON 时
read_json()未解码的错误 (GH 17200)为避免修改
meta而在pandas.io.json.json_normalize()中发现的错误 (GH 18610)在
to_latex()中，即使更高层级的索引与前一行不同，重复的 MultiIndex 值也未打印的错误 (GH 14484)在
HDFStore中读取仅含 NaN 的分类列时的错误 (GH 18413)在使用
longtable=True时，DataFrame.to_latex()中的错误，其中 latex multicolumn 总是跨越三列 (GH 17959)
绘图#
在 Python 3 中，使用
DatetimeIndex时，DataFrame.plot()和Series.plot()生成的图形不可 pickle 的错误 (GH 18439)
GroupBy/重采样/滚动#
重塑#
数值#
在所有值相等的情况下，
pd.Series.rolling.skew()和rolling.kurt()存在浮点问题 (GH 18044) 的错误
分类#
在空
DataFrame上转换为“category”时，DataFrame.astype()导致分段错误 (GH 18004) 的错误当项具有不同的
CategoricalDtype时，测试模块中的错误消息得到了改进 (GH 18069)CategoricalIndex现在可以正确地将pd.api.types.CategoricalDtype作为其 dtype (GH 18116)当所有类别都为
NaN时，Categorical.unique()返回只读codes数组的错误 (GH 18051)带有
CategoricalIndex的DataFrame.groupby(axis=1)中的错误 (GH 18432)
字符串#
Series.str.split()现在将NaN值传播到所有展开的列，而不是None(GH 18450)
贡献者#
共有 46 人为此版本贡献了补丁。名字旁带有“+”的人是首次贡献补丁。
Aaron Critchley +
Alex Rychyk
Alexander Buchkovsky +
Alexander Michael Schade +
Chris Mazzullo
Cornelius Riemenschneider +
Dave Hirschfeld +
David Fischer +
David Stansby +
Dror Atariah +
Eric Kisslinger +
Hans +
Ingolf Becker +
Jan Werkmann +
Jeff Reback
Joris Van den Bossche
Jörg Döpfert +
Kevin Kuhl +
Krzysztof Chomski +
Leif Walsh
Licht Takeuchi
Manraj Singh +
Matt Braymer-Hayes +
Michael Waskom +
Mie~~~ +
Peter Hoffmann +
Robert Meyer +
Sam Cohan +
Sietse Brouwer +
Sven +
Tim Swast
Tom Augspurger
Wes Turner
William Ayd +
Yee Mey +
bolkedebruin +
cgohlke
derestle-htwg +
fjdiod +
gabrielclow +
gfyoung
ghasemnaddaf +
jbrockmendel
jschendel
miker985 +
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