Python Pandas 历史：版本号变迁

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Pandas 是一个强大且灵活的库，用于 Python 中的数据处理和分析。它提供了丰富的函数和方法集合，简化了数据操作和分析的任务。自开发以来，Pandas 已经经历了许多版本，每个版本都引入了新功能和改进。本文将深入探讨 Pandas 版本号的历史，重点介绍每个版本的关键更新和里程碑。HTML在线运行?

版本历史

0.1.0 (2008 年 1 月 22 日)
Pandas 的初始版本，引入了 DataFrame 和 Series 概念，为数据表和序列提供了灵活的表示。
0.2.0 (2009 年 2 月 8 日)
添加了对 groupby() 和 merge() 函数的支持，扩展了数据分组和合并功能。
0.3.0 (2009 年 9 月 26 日)
引入了 read_csv() 函数，简化了从 CSV 文件导入数据。
0.4.0 (2010 年 3 月 3 日)
引入了一个性能提升层，通过 NumPy 加速了计算。
0.5.0 (2010 年 7 月 24 日)
添加了对 HDF5 文件的支持，允许存储大型数据集。
0.6.0 (2011 年 1 月 14 日)
引入了对类别数据类型的支持，改进了数据处理和表示。
0.7.0 (2011 年 7 月 5 日)
添加了支持并行计算，通过多处理提高了性能。
0.8.0 (2012 年 1 月 17 日)
引入了对缺失值处理的改进，增强了数据清理功能。
0.9.0 (2012 年 7 月 19 日)
添加了对数据可视化的支持，通过绘图函数简化了数据探索。
0.10.0 (2013 年 1 月 15 日)
这是一个里程碑式的版本，引入了对 Python 3 的支持，并改进了许多功能和性能。
0.11.0 (2013 年 7 月 29 日)
添加了对时间序列数据的支持，扩展了 pandas 的分析能力。
0.12.0 (2014 年 1 月 17 日)
引入了对 JSON 的支持，简化了与外部数据源的交互。
0.13.0 (2014 年 7 月 21 日)
添加了对 BigQuery 的支持，允许与 Google Cloud 进行集成。
0.14.0 (2015 年 1 月 13 日)
引入了对 PostgreSQL 的支持，并改进了性能和内存优化。
0.15.0 (2015 年 7 月 23 日)
添加了对 Apache Spark 的支持，实现了与大数据系统的集成。
0.16.0 (2016 年 1 月 13 日)
引入了对机器学习功能的支持，通过 scikit-learn 集成扩展了 pandas 的分析能力。
0.17.0 (2016 年 7 月 18 日)
添加了对 HDF5 压缩的支持，提高了存储效率。
0.18.0 (2017 年 1 月 10 日)
引入了对时区感知的支持，增强了时间序列数据的处理。
0.19.0 (2017 年 7 月 17 日)
添加了对多索引的支持，扩展了 DataFrame 的表示能力。
0.20.0 (2018 年 1 月 20 日)
这是一个里程碑式的版本，引入了新的 API 设计和性能改进。
0.21.0 (2018 年 7 月 26 日)
添加了对 groupby() 的并行支持，进一步提高了性能。
0.22.0 (2019 年 1 月 10 日)
引入了对 NumPy 1.15 的支持，并对性能进行了优化。
0.23.0 (2019 年 7 月 4 日)
添加了对 TensorFlow 的支持，实现了机器学习和数据分析之间的集成。
0.24.0 (2020 年 1 月 23 日)
引入了对 Python 3.8 的支持，并添加了新的数据处理函数。
1.0.0 (2020 年 7 月 31 日)
Pandas 的第一个稳定版本，标志着其发展历程中的一个重要里程碑。
1.1.0 (2021 年 4 月 29 日)
添加了对 Python 3.9 的支持，并引入了新的功能和性能优化。
1.2.0 (2021 年 11 月 11 日)
引入了对 Python 3.10 的支持，并改进了 GroupBy 的性能。
1.3.0 (2022 年 5 月 26 日)
添加了对 Python 3.11 的支持，并引入了对 Apache Arrow 的支持。
1.4.0 (2022 年 12 月 12 日)
最新版本，引入了新的数据处理函数和性能改进。