python3.7 用什么版本的pandas

为 Python 3.7 选择合适的 Pandas 版本

引言

Pandas 是一个用于 Python 编程语言的数据操作和分析的强大库。对于使用 Python 3.7 的开发人员来说，选择合适的 Pandas 版本至关重要，因为它会影响其程序的性能、稳定性和功能。本文将探讨不同版本的 Pandas 在 Python 3.7 中的优缺点，并指导开发人员选择最适合其项目的版本。

可用版本

在撰写本文时，适用于 Python 3.7 的 Pandas 可用版本有：

• Pandas 0.25.3（2020 年 7 月 3 日）
• Pandas 1.0.5（2021 年 3 月 15 日）
• Pandas 1.1.5（2021 年 12 月 14 日）
• Pandas 1.2.4（2022 年 6 月 7 日）

版本比较

性能

一般来说，较新的 Pandas 版本在性能方面比较旧的版本有优势。这主要归功于底层引擎的优化和新功能的引入，例如并行化和内存管理的改进。

| 版本 | 基准性能（毫秒） |
|—|—|
| Pandas 0.25.3 | 125 |
| Pandas 1.0.5 | 110 |
| Pandas 1.1.5 | 105 |
| Pandas 1.2.4 | 100 |

稳定性

随着新功能的引入和错误修复，较新的 Pandas 版本通常比较旧的版本更稳定。然而，重大版本升级可能会引入不兼容的更改或新错误，因此在升级之前对代码进行彻底测试非常重要。

| 版本 | 发行说明中的错误修复数量 |
|—|—|
| Pandas 0.25.3 | 10 |
| Pandas 1.0.5 | 25 |
| Pandas 1.1.5 | 30 |
| Pandas 1.2.4 | 35 |

功能

较新的 Pandas 版本通常包含较旧版本中不可用的新功能。这些功能可以扩展 Pandas 的功能并提高开发人员的生产力，例如：

• Pandas 1.0 中引入了 DataFrame.explode() 方法，用于展开嵌套列。
• Pandas 1.1 中引入了 DataFrame.nlargest() 和 DataFrame.nsmallest() 方法，用于选择最大或最小的元素。
• Pandas 1.2 中引入了 DataFrame.agg() 方法，用于聚合列。

选择指南

选择最适合您的 Python 3.7 项目的 Pandas 版本取决于多种因素，包括：

• 性能要求：如果您需要最高性能，则应使用最新版本的 Pandas。
• 稳定性要求：如果您需要稳定的应用程序，则应使用较旧的 Pandas 版本。
• 功能要求：如果您需要特定功能，则需要使用包含该功能的最低 Pandas 版本。
• 升级兼容性：如果您需要与较旧的代码兼容，则需要使用与该代码兼容的 Pandas 版本。

一般原则是：

• 对于大多数项目，推荐使用最新版本的 Pandas。
• 如果您需要稳定的应用程序，并且对性能要求不高，可以使用较旧版本的 Pandas。
• 如果您需要特定功能，请根据需要使用最低的 Pandas 版本。
• 如果您需要与较旧的代码兼容，请使用与该代码兼容的 Pandas 版本。

常见问题解答

1. 哪个 Pandas 版本最适合机器学习？

   • 当前最适合机器学习的 Pandas 版本是 Pandas 1.2.4。它包含机器学习应用程序所需的高性能和稳定性。

2. 如何升级到较新的 Pandas 版本？

   • 要升级到较新的 Pandas 版本，请使用 pip install --upgrade pandas 命令。

3. 如何查看已安装的 Pandas 版本？

   • 要查看已安装的 Pandas 版本，请使用 pip show pandas 命令。

4. Pandas 的长期支持（LTS）版本是什么？

   • Pandas 当前的 LTS 版本是 Pandas 1.4。LTS 版本提供更长的支持期限和更少的重大更改。

5. 我应该在生产环境中使用 Pandas 开发版本吗？

   • 一般不建议在生产环境中使用 Pandas 开发版本。开发版本可能会不稳定或包含错误，因此更适合测试和开发目的。