pandas: powerful Python data analysis toolkit - 0.17.0

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: pandas.pydata.org

摘要

文档详细介绍了pandas库版本0.17.0的发布内容，包括新功能、API更改、性能提升和错误修复。新功能如支持带时区的datetime、释放全局锁、增加绘图子方法，以及读取SAS XPORT文件的能力。API更改涉及排序功能、to_datetime和to_timedelta的处理方式，提升了代码的一致性和稳定性。性能方面，优化了多个部分，提高了数据处理效率。此外，文档还感谢了众多为该版本贡献的开发者和社区成员，突显了开源协作的重要性。

AI总结

以下是对文档内容的总结，重点突出核心观点和关键信息：

### 文档总结

该文档主要介绍了`pandas`库不同版本的发布说明（Release Notes），涵盖了多个版本（如0.5.0、0.7.3、0.13.0、0.14.0、0.14.1、0.15.0、0.17.0）的更新内容，包括新功能、API更改、性能改进和问题修复。以下是各个版本的主要亮点：

---

#### **pandas 0.17.0**
- **新功能**：
- 对时区感知 datetime 的本地支持。
- 释放全局解释锁（GIL），提升性能。
- 新的绘图子方法和 `dt` 访问器的增强方法（如 `strftime` 和 `total_seconds`）。
- 支持读取 SAS XPORT 文件、Google BigQuery 增强功能以及与 Unicode 东亚宽度对齐的显示格式。
- **性能改进**：
- 支持对 `eval()` 中的数学函数进行优化。
- **反向不兼容的API更改**：
- 更改了排序 API 和 `to_datetime`、`to_timedelta` 的错误处理。
- 修改了索引比较和布尔比较的行为。

---

#### **pandas 0.15.0**
- **新功能**：
- 引入分类数据类型（Categorical type）作为一类型。
- 新增 `Timedelta` 标量类型和 `TimedeltaIndex` 索引类型。
- DataFrame 默认显示内存使用情况。
- 分离了索引和选择数据的文档，并新增了文本数据处理的文档。
- **API更改**：
- 移除了对 `numpy < 1.7.0` 的支持。
- 修改了索引在集合操作中的使用方式。
- 重新设计了 `Index` 类，使其不再继承 `ndarray`。

---

#### **pandas 0.14.0**
- **新功能**：
- 正式支持 Python 3.4。
- 更新了 SQL 接口，使用 `sqlalchemy`。
- 支持多索引切片（MultiIndexing）和单索引 DataFrame 与多索引 DataFrame 的连接。
- 增强了 `groupby` 的结果一致性和灵活性。
- 提供了定制的节日日历支持。
- 改进了绘图功能（如 hexbin、area 和 pie plots）。
- **性能优化**：
- 优化了 I/O 操作的性能。

---

#### **pandas 0.14.1**
- **新功能**：
- 新增 `select_dtypes()` 方法，用于根据数据类型选择列。
- 新增 `sem()` 方法，用于计算均值的标准误。
- 支持 `dateutil` 时区。
- **问题修复**：
- 修复了多个小问题。

---

#### **pandas 0.13.0**
- **内部重构**：
- `Series` 现在从 `NDFrame` 子类化，以统一 `DataFrame` 和 `Panel` 的行为。
- **新功能**：
- 支持 Google BigQuery。

---

#### **pandas 0.5.0**
- **API更改**：
- `read_table` 和 `read_csv` 默认不再解析日期。
- 增加了对 DataFrame 列的 таб_completion 支持。

---

### 总结
文档详细记录了 `pandas` 不同版本的更新内容，重点包括：
1. **新功能**：如时区支持、绘图子方法、`dt` 访问器增强、SAS 文件支持等。
2. **性能改进**：优化了内存使用、I/O 操作和多线程性能。
3. **API更改**：包括反向不兼容的改变，如排序 API 和索引比较的修改。
4. **问题修复**：修复了大量用户报告的问题。

通过这些更新，`pandas` 在功能、性能和兼容性方面得到了显著提升，为数据分析提供了更强大的工具支持。