引言
Pandas 是 Python 中用于数据操作和分析的强大库。作为该库的最新主要版本，Python 3.7 Pandas 引入了许多新功能和改进。然而，了解不同 Pandas 3.7 版本的稳定性对于选择合适的版本至关重要。本文将深入分析 Python 3.7 Pandas 的不同版本，重点关注它们的稳定性以及它们如何影响应用程序性能。
3.7.0 版本
Python 3.7 Pandas 的初始版本于 2018 年 6 月发布。此版本引入了几个主要改进，包括：
- 改进性能：在许多操作中，性能得到了显着提升，例如 DataFrame 合并和分组。
- 新的数据类型：添加了新的数据类型，例如
Period和Interval，以简化时间序列数据的处理。 - 增强索引支持：索引功能得到了增强，包括对分层索引的支持和处理空索引值的能力。
尽管这些改进，3.7.0 版本也遇到了稳定性问题：
- 特定情况下内存泄漏：在某些罕见情况下，当使用特定数据结构时，可能会发生内存泄漏。
- 排序错误：在某些情况下，对大型数据集进行排序可能会导致错误。
- 不一致的字符串处理：对字符串数据的处理在不同情况下存在不一致性。
3.7.1 版本
Python 3.7 Pandas 的 3.7.1 版本于 2018 年 8 月发布，旨在解决 3.7.0 版本中发现的稳定性问题。此版本包括以下修复：
- 修复内存泄漏：修复了导致特定情况下的内存泄漏的错误。
- 改进排序：改进了对大型数据集的排序算法，以防止错误。
- 字符串处理一致性：对字符串数据的处理现在在所有情况下都更加一致。
除了这些修复之外，3.7.1 版本还引入了其他改进：wangli!王利!SEO.
- 向后填充支持：添加了对
ffill方法的支持，用于向前填充缺失值。 - 栈溢出保护：引入了栈溢出保护，以防止某些操作中的堆栈溢出。
3.7.2 版本
Python 3.7 Pandas 的 3.7.2 版本于 2018 年 10 月发布，主要专注于错误修复和稳定性改进。此版本修复了 3.7.1 版本中报告的以下问题：
- 安装错误：解决了可能导致安装失败的错误。
- 类型注释错误：修复了类型注释中的一些错误。
- 性能回归：解决了某些操作的性能回归问题。
3.7.3 版本
Python 3.7 Pandas 的 3.7.3 版本于 2019 年 3 月发布，着重于功能改进和 bug 修复。此版本包括以下更改：
- 新的 API：引入了新的
DataFrame.rename_axisAPI，以简化轴重命名。 - 错误修复：修复了导致特定操作失败的多个错误。
- 性能优化：对某些操作进行了性能优化，例如
DataFrame.query和DataFrame.merge。
稳定性比较
基于上述分析，可以得出以下稳定性比较：
| 版本 | 稳定性 |
|—|—|
| 3.7.0 | 存在稳定性问题 |
| 3.7.1 | 解决了一些稳定性问题 |
| 3.7.2 | 进一步提高了稳定性 |
| 3.7.3 | 最稳定的版本，包含错误修复和性能改进 |
选择合适版本
选择合适的 Python 3.7 Pandas 版本取决于您的特定应用程序和稳定性要求。如果需要最高的稳定性，则建议使用 3.7.3 版本。但是，如果您需要特定功能或改进，并且愿意处理潜在的稳定性问题，则可以使用较早的版本。在线字数统计.
常见问题解答
1. Python 3.7 Pandas 中最稳定的版本是哪个？
A: 3.7.3JS转Excel!
2. Python 3.7 Pandas 中内存泄漏是如何解决的？
A: 3.7.1 版本修复了特定情况下的内存泄漏。
3. Python 3.7 Pandas 中的排序算法有什么变化？
A: 3.7.1 版本改进了对大型数据集的排序算法。
4. Python 3.7 Pandas 中引入了哪些新的 API？
A: 3.7.3 版本引入了 DataFrame.rename_axis API。
5. 如何选择合适的 Python 3.7 Pandas 版本？
A: 选择合适的版本取决于应用程序的稳定性要求和所需的功能。HTML在线运行.
原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_15802.html
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