1.0.1 中的新功能 (2020 年 2 月 5 日)#

以下是 pandas 1.0.1 中的更改。请参阅 发行说明 以获取包括其他 pandas 版本在内的完整更新日志。

已修复的回归#

  • 修复了 DataFrame 使用切片（例如 df[-4:] = 1）通过标签而非位置进行值设置时的回归问题 (GH 31469)

  • 修复了当索引由 DatetimeIndex 索引的 Series 或 DataFrame，且切片中包含 datetime.date 时发生的回归问题 (GH 31501)

  • 修复了 DataFrame.__setitem__ 在具有 MultiIndex 和非单调索引器时引发 AttributeError 的回归问题 (GH 31449)

  • 修复了 Series 乘法操作中的回归问题，当一个包含超过 10000 个元素的数值 Series 乘以一个类似 timedelta 的标量时 (GH 31457)

  • 修复了 .groupby().agg() 在对对象类型列进行某些聚合（如 min）时引发 AssertionError 的回归问题 (GH 31522)

  • 修复了 .groupby() 在使用 Cythonized 缩减函数（例如 first）对分类 dtype 进行聚合时的回归问题 (GH 31450)

  • 修复了 DataFrameGroupBy.apply() 和 SeriesGroupBy.apply() 当调用时，如果函数返回非 pandas 的非标量对象（例如列表或 numpy 数组）时发生的回归问题 (GH 31441)

  • 修复了 DataFrame.groupby() 对具有期间 dtype 的列取最小值或最大值时会引发 TypeError 的回归问题。 (GH 31471)

  • 修复了 DataFrame.groupby() 在空 DataFrame 上按 MultiIndex 的某个层级进行分组时的回归问题 (GH 31670)。

  • 修复了 DataFrame.apply() 在对象 dtype 和非缩减函数下的回归问题 (GH 31505)

  • 修复了 to_datetime() 解析非纳秒级精度日期时间时的回归问题 (GH 31491)

  • 修复了 to_csv() 在指定 na_rep 时可能会截断写入值的回归问题 (GH 31447)

  • 修复了 Categorical 构造过程中使用 numpy.str_ 类别的回归问题 (GH 31499)

  • 修复了 DataFrame.loc() 和 DataFrame.iloc() 当选择包含单个 datetime64 或 timedelta64 列的行时的回归问题 (GH 31649)

  • 修复了设置 pd.options.display.max_colwidth 不接受负整数的回归问题。此外，此行为已被弃用，建议使用 None (GH 31532)

  • 修复了 objTOJSON.c 修复返回类型警告的回归问题 (GH 31463)

  • 修复了 qcut() 在传入可为空整数时的回归问题。 (GH 31389)

  • 修复了在使用可为空整数 dtype 赋值给 Series 时的回归问题 (GH 31446)

  • 修复了当使用标签列表索引具有 MultiIndex 的 DataFrame 或 Series 作为索引时的性能回归问题 (GH 31648)

  • 修复了 read_csv() 在类文件对象 RawIOBase 中不识别 encoding 选项的回归问题 (GH 31575)

弃用#

  • 对 pd.options.display.max_colwidth 的负整数支持已弃用，建议使用 None (GH 31532)

错误修复#

日期时间类

数值

  • 修复了在混合 dtype 下，DataFrame.__invert__ (~ 运算符) 中 dtypes 丢失的错误 (GH 31183)，以及针对扩展数组支持的 Series 和 DataFrame 的此问题 (GH 23087)

绘图

  • 绘制时区感知时间序列不再发出 UserWarning 警告 (GH 31205)

区间

  • 修复了 Series.shift() 在 interval dtype 下，当移动整数或日期时间区间数组时引发 TypeError 的错误 (GH 34195)

贡献者#

共有 15 人为本次发布贡献了补丁。名字旁有“+”的人是首次贡献补丁。

  • Daniel Saxton

  • Guillaume Lemaitre

  • Jeff Reback

  • Joris Van den Bossche

  • 董恺琪

  • Marco Gorelli

  • MeeseeksMachine

  • Pandas 开发团队

  • Sebastián Vanrell +

  • Tom Augspurger

  • William Ayd

  • alimcmaster1

  • jbrockmendel

  • paihu +

  • proost