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Python 3.7 中不同版本的 Pandas：深入分析

引言

Pandas 是 Python 中用于数据操作和分析的重要库。它提供了各种功能，包括数据结构、数据操作、输入/输出以及可视化。随着 Python 3.7 的发布，Pandas 也随之更新，带来了一些重大改进和新特性。本文将深入探讨 Python 3.7 中不同版本的 Pandas，分析其差异、优点和缺点，并探讨其对数据科学工作的影响。

Pandas 0.25.3

Pandas 0.25.3 是 Python 3.7 最初发布时附带的 Pandas 版本。这是一个相对稳定的版本，包含了许多错误修复和性能改进。它还引入了一些新特性，例如：

merge_asof 函数用于执行基于时间的近似匹配
wide_to_long 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据

Pandas 1.0.0

Pandas 1.0.0 是一个重大更新版本，于 2019 年 3 月发布。它带来了许多新特性、改进和 API 更改，包括：

ExtensionArray 类，允许创建自定义数据类型
Series.agg 函数，用于对 Series 执行聚合操作
Index.rename 方法，用于重命名索引
DataFrame.explode 方法，用于将列拆分为多个行

Pandas 1.1.0

Pandas 1.1.0 于 2020 年 4 月发布，进一步提高了库的性能、稳定性和功能。它的主要更新包括：

改进了 Series 和 DataFrame 的性能
DataFrame.assign 方法，用于向 DataFrame 添加新列
DataFrame.transform 方法，用于对 DataFrame 的子集执行操作
Series.replace 方法，用于替换 Series 中的特定值

Pandas 1.2.0

Pandas 1.2.0 于 2021 年 3 月发布，是 Python 3.7 中最新版本的 Pandas。它包含了许多新特性，包括：

DataFrame.pipe 方法，用于将 DataFrame 传递到函数
Series.mask 方法，用于根据条件掩盖 Series 中的值
DataFrame.copy 方法，用于创建 DataFrame 的副本
DataFrame.loc 方法的一些改进

不同版本之间的比较

下表总结了 Python 3.7 中不同版本的 Pandas 的主要差异：

| 特性 | Pandas 0.25.3 | Pandas 1.0.0 | Pandas 1.1.0 | Pandas 1.2.0 |
|—|—|—|—|—|
| 发布日期 | 2018 年 6 月 | 2019 年 3 月 | 2020 年 4 月 | 2021 年 3 月 |
| ExtensionArray 类 | 否 | 是 | 是 | 是 |
| Series.agg 函数 | 否 | 是 | 是 | 是 |
| Index.rename 方法 | 否 | 是 | 是 | 是 |
| DataFrame.explode 方法 | 否 | 是 | 是 | 是 |
| DataFrame.assign 方法 | 否 | 否 | 是 | 是 |
| DataFrame.transform 方法 | 否 | 否 | 是 | 是 |
| Series.mask 方法 | 否 | 否 | 否 | 是 |
| DataFrame.copy 方法 | 否 | 否 | 否 | 是 |
| DataFrame.pipe 方法 | 否 | 否 | 否 | 是 |

优点和缺点

每个版本的 Pandas 都有其自身的优点和缺点：

Pandas 0.25.3

优点：稳定、成熟
缺点：缺少较新版本中的特性

Pandas 1.0.0

优点：引入许多新特性和改进
缺点：与较旧版本的 Pandas 可能存在不兼容问题

Pandas 1.1.0

优点：性能改进和新函数
缺点：可能仍然存在一些 API 更改问题

Pandas 1.2.0

优点：最新版本，包含最新特性和修复
缺点：可能与较旧版本的 Pandas 存在不兼容问题

对数据科学工作的影响

不同版本的 Pandas 对数据科学工作有不同的影响。较旧的版本（例如 Pandas 0.25.3）更稳定，但缺乏较新版本中的功能。较新的版本（例如 Pandas 1.2.0）提供了更高级的特性和性能改进，但也可能与较旧的代码不兼容。

对于新项目，建议使用最新版本的 Pandas（Pandas 1.2.0），以受益于最新特性和改进。对于现有项目，如果与旧版本兼容很重要，则可能需要坚持使用 Pandas 0.25.3 或 1.0.0。

常见问题解答

哪个版本的 Pandas 速度最快？
Pandas 1.1.0 和 1.2.0 的性能普遍优于较旧版本。
哪个版本的 Pandas 提供最多的特性？
Pandas 1.2.0 是具有最多特性的版本，包括 ExtensionArray 类、Series.agg 函数和 DataFrame.transform 方法。
哪个版本的 Pandas 与较旧的 Python 版本兼容？
Pandas 0.25.3 与 Python 2.7 和 3.4 及更高版本兼容。
如何升级 Pandas 版本？
使用 pip 命令 pip install pandas --upgrade 将 Pandas 升级到最新版本。
是否可以同时安装多个版本的 Pandas？
是，但建议在虚拟环境中安装不同版本的 Pandas，以避免版本冲突。

原创文章，作者：魏茂晴，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_79126.html

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