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Pandas 是一個強大的數據分析庫，廣泛應用于科學研究、金融分析、商業智能等領域。它提供了高效的數據結構和數據分析工具，使得處理和分析數據變得更加簡單和高效。Pandas 的核心數據結構是 DataFrame，它可以方便地進行數據清洗、變換、合并和聚合操作，這使得 Pandas 成為數據科學家和分析師的必備工具。

• 數據清洗：Pandas 提供了豐富的功能來處理缺失值、重復數據和數據類型轉換。
• 數據變換：可以輕松地對數據進行排序、過濾、分組和變換操作。
• 數據合并：支持多種方式的數據合并和連接，如 merge、join 和 concat。
• 數據聚合：通過 groupby 操作，可以對數據進行高效的聚合和匯總。

Pandas 的易用性和強大功能，使得它在數據分析中占據了重要地位。

Pandas 2.0 的發布背景和主要目標

隨著數據量的不斷增長和數據分析需求的增加，Pandas 的性能和功能也需要不斷提升。Pandas 2.0 的發布背景主要包括以下幾點：

• 性能優化需求：大規模數據的處理對性能提出了更高的要求，Pandas 2.0 通過引入 Arrow Array 等技術，顯著提升了數據處理的效率。
• 統一的空值處理：在數據分析過程中，空值處理是一個常見且重要的問題。Pandas 2.0 引入了 pd.NA 統一表示空值，簡化了空值處理的邏輯。
• 類型提示的改進：為了提高代碼的可讀性和開發效率，Pandas 2.0 提供了更好的類型提示支持，幫助開發者進行類型檢查和自動補全。
• 擴展接口的需求：隨著用戶需求的多樣化，Pandas 2.0 提供了更多的可擴展接口，使得開發者可以更方便地擴展和定制 Pandas 的功能。

Pandas 2.0 的主要目標是提升性能、增強數據處理能力和改進開發者體驗，使得 Pandas 在處理大規模數據和復雜數據分析任務時更加高效和便捷。

Pandas 2.0 的新特性

2.1 Arrow Array

2.0 最大的亮點是增加了對pyarrow的支持，甚至被定義為一場革命（revolution）。

Apache Arrow 是一個用于內存中的跨平臺數據表示格式，旨在提高數據處理的速度和效率。它通過定義一種列式內存格式，使數據在不同的計算引擎之間可以高效共享，減少數據的序列化和反序列化開銷，從而提升性能。

Arrow 的主要特點包括：

• 列式存儲：數據按列存儲，適合高效的壓縮和向量化操作。
• 跨平臺兼容：支持多種編程語言和計算引擎，如 Python、R、Java、Spark 等。
• 高性能：優化了內存訪問模式，提高了數據處理的速度。

Arrow Array 的優點和使用場景

Pandas 2.0 引入了 Arrow Array 作為新的數據結構，帶來了許多優點：

• 高效的內存使用：Arrow Array 使用列式存儲，減少了內存占用。
• 快速的數據訪問：優化的內存訪問模式和向量化操作，提高了數據處理的速度。
• 跨平臺數據共享：可以在不同的計算引擎之間高效地共享數據，減少數據復制和轉換的開銷。

使用場景包括：

• 大規模數據處理：在處理大量數據時，Arrow Array 提供了更高的性能和效率。
• 數據分析和機器學習：需要高效的數據處理和內存管理的場景。
• 跨平臺數據處理：需要在不同計算引擎之間共享數據的應用。

import pandas as pd
import pyarrow as pa# 使用 Arrow Array 創建 DataFrame
data = pa.table({'column1': [1, 2, 3], 'column2': ['a', 'b', 'c']})
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2.2 改進的空值處理

統一的空值表示 pd.NA

Pandas 2.0 引入了 pd.NA 來統一表示空值，解決了過去不同數據類型空值表示不一致的問題。pd.NA 是一個新的標識符，用于表示缺失值，無論數據類型如何。

空值處理的最佳實踐

使用 pd.NA 進行空值處理的一些最佳實踐包括：

• 統一表示空值：使用 pd.NA 統一表示所有數據類型的空值，簡化空值處理邏輯。
• 檢查空值：使用 isna() 和 notna() 函數檢查空值。
• 處理空值：使用 fillna() 函數填充空值，或使用 dropna() 函數刪除包含空值的行或列。

df = pd.DataFrame({'column1': [1, pd.NA, 3], 'column2': ['a', 'b', pd.NA]})
print(df)

2.3 性能提升

groupby 和 merge 操作的優化

Pandas 2.0 對 groupby 和 merge 操作進行了顯著的性能優化，提升了大數據量處理的效率。

# 示例：更快的 groupby 操作
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],'value': [10, 20, 30, 40]
})
grouped = df.groupby('group').sum()
print(grouped)

實際應用中的性能對比

通過實際應用中的性能對比測試，可以看到 Pandas 2.0 在處理大數據集時的顯著性能提升。例如，在合并兩個大數據集時，Pandas 2.0 的速度明顯快于之前的版本。

2.4 改進的類型提示

類型提示的重要性

類型提示是提高代碼可讀性和開發效率的重要工具。它可以幫助開發者進行類型檢查、自動補全和錯誤檢測，減少代碼中的潛在錯誤。

Pandas 2.0 對類型提示的支持

Pandas 2.0 提供了更好的類型提示支持，幫助開發者在編寫代碼時進行類型檢查和自動補全。

from typing import Optional
import pandas as pddef process_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 進行數據處理return df

2.5 可擴展的接口

自定義聚合函數

Pandas 2.0 增加了許多可擴展的接口，使得開發者可以更容易地擴展 Pandas 的功能。例如，可以自定義聚合函數來進行數據聚合。

# 示例：自定義聚合函數
def custom_aggregation(series):return series.sum()df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],'value': [10, 20, 30, 40]
})
grouped = df.groupby('group').agg(custom_aggregation)
print(grouped)

擴展方法的實現和應用

Pandas 2.0 允許開發者通過注冊擴展方法來擴展 DataFrame 和 Series 的功能。

# 示例：自定義擴展方法
@pd.api.extensions.register_dataframe_accessor("custom")
class CustomAccessor:def __init__(self, pandas_obj):self._obj = pandas_objdef custom_method(self):return self._obj.mean()df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]})
print(df.custom.custom_method())

[ 抱個拳，總個結 ]

Pandas 2.0 的這些新特性和改進，顯著提升了數據處理的性能和靈活性，使得 Pandas 在處理大規模數據和復雜數據分析任務時更加高效和便捷。

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