呆鸟云：“7 月 18 日，Pandas 团队推出了 Pandas 0.25 版，这就相当于 Python 3.8 啦，Python 数据分析师可别错过新版的好功能哦。”

安装 0.25 版： pip install pandas ，就可以了。

下面和大家一起看看新版 pandas 都有哪些改变。

一、四个置顶的警告！

从 0.25 起，pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了，不再支持 Python 2.7，还在使用 Python 2 的朋友可要注意了，享受不了新功能了，不过，貌似用 Python 2 做数据分析这事儿估计已经绝迹了吧！

下一版 pandas 将只支持 Python 3.6 及以上版本了，这是因为 f-strings 的缘故吗？嘿嘿。

彻底去掉了 Panel，N 维数据结构以后要用 xarray 了。说起来惭愧，呆鸟还没用过 Panel 呢，它怎么就走了。。。。

read_pickle() 与 read_msgpack() ，只向后兼容到 0.20.3。上一篇文章刚介绍过 read_pickle() ，它就也要离我们而去了吗？-_-||

看完了这四大警告，咱们再看下 0.25 带来了哪些新东西。

二、新增功能

1. Groupby 的 命名聚合（Named Aggregation）

这可是个新功能，能直接为指定的聚合输出列命名。先创建一个 DataFrame 示例。

animals = pd.DataFrame({ '品种' : [ '猫' , '狗' , '猫' , '狗' ],   

'身高' : [ 9.1 , 6.0 , 9.5 , 34.0 ],   

'体重' : [ 7.9 , 7.5 , 9.9 , 198.0
]})

animals

命名聚合示例，居然还支持中文诶！不过，这里是为了演示清晰才写的中文变量名，平时，该用英文还是要用英文的。

animals.groupby( '品种'
).agg(
最低=pd.NamedAgg(column=
'身高' , aggfunc= 'min' 
),
最高=pd.NamedAgg(column=
'身高' , aggfunc= 'max' 
),
平均体重=pd.NamedAgg(column=
'体重' 
, aggfunc=np.mean),
)

这么写看起来还是有些繁琐，很不 Pythonic，好在 pandas 提供了更简单的写法，只需传递一个 Tuple 就可以了，Tuple 里的第一个元素是指定列，第二个元素是聚合函数，看看下面的代码，是不是少敲了好多下键盘：

animals.groupby( '品种'
).agg(
最低=(
'身高' 
, min),
最高=(
'身高' 
, max),
平均体重=(
'体重' 
, np.mean),
)

这里还可以进一步偷懒，只写 min 或 max ，连单引号都不写了。

Pandas 提供了一种叫 pandas.NameAgg 的命名元组（ namedtuple ），但如上面的代码所示，直接使用 Tuple 也没问题。

这两段代码的效果是一样的，结果都如下图所示。

命名聚合取代了已经废弃的 dict-of-dicts 重命名方式，看了一下，之前的操作还真是挺复杂的，这里就不赘述了，有兴趣回顾的朋友，可以自己看下 用 dict 重命名 groupby.agg() 输出结果（已废弃） 这部分内容。

命名聚合还支持 Series 的 groupby 对象，因为 Series 无需指定列名，只要写清楚要应用的函数就可以了。

animals.groupby( '品种'
).身高.agg(
最低=min,
最高=max,
)

更多有关 命名聚合 的介绍，详见官方文档 Named aggregation 。

2. Groupby 聚合支持多个 lambda 函数

0.25 版有一个黑科技，以 list 方式向 agg() 函数传递多个 lambda 函数。为了减少键盘敲击量，真是无所不用其极啊！

animals.groupby( '品种' ).身高.agg([ 
lambda x: x.iloc[ 0 ], lambda x: x.iloc[ -1 
]
])

animals.groupby( '品种' ).agg([
lambda x: x.iloc[ 0 ] - x.iloc[ 1 ],
lambda x: x.iloc[ 0 ] + x.iloc[ 1 
]
])

0.25 版前，这样操作会触发 SpecificationError 。

触发 SpecificationError

这个功能也有个小遗憾，多 lambda 函数的输出没有像命名聚合那样可以自定义命名，还要后面手动修改，有些不方便，不知道是我没找到，还是真没有……

3. 优化了 MultiIndex 显示输出

MultiIndex 输出的每行数据以 Tuple 显示，且垂直对齐，这样一来， MultiIndex 的结构显示的更清晰了。

pd.MultiIndex.from_product([[ 'a' , 'abc' ], range( 500 )])

之前，是这样的

现在，是这样的

真是货比货得扔，以前没感觉，现在一比较，有没有觉得大不相同呢？

4. 精简显示 Series 与 DataFrame

超过 60 行的 Series 与 DataFrame，pandas 会默认最多只显示 60 行（见 display.max_rows 选项）。这种设置依然会占用大量垂直屏幕空间。因此，0.25 版引入了 display.min_rows 选项，默认只显示 10 行：

数据量小的 Series 与 DataFrame， 显示 max_row 行数据，默认为 60 行，前 30 行与后 30 行； 数据量大的 Series 与 DataFrame，如果数据量超过 max_rows ， 只显示 min_rows 行，默认为 10 行，即前 5 行与后 5 行。

最大与最小行数这种双重选项，允许在数据量较小时，比如数据量少于 60 行，显示全部数据，在数据量较大时，则只显示数据摘要。

要去掉 min_rows 的设置，可以把该选项设置为 None ：

pd.options.display.min_rows = None

sales_date1 = pd.date_range( '20190101' , periods=1000, freq= 'D'
)
amount1 = np.arange(1000)
cols = [
'销售金额' 
]
sales1 = pd.DataFrame(amount1,index=sales_date1,columns=cols)

min_rows

在 VSCode 里显示正常，只显示了前 5 行与后 5 行，但貌似 Jupyter Notebook 6.0 目前貌似还不支持这个设置，还是显示前 30 行与后 30 行。图片太长，这里就不截图了。如果 Jupyter 可以的话，请告诉我。

5. json_normalize() 支持 max_level

json_normalize() 支持按层级（level）读取，增加了 max_level 控制参数。

from pandas.io.json import
json_normalize
data = [{
'CreatedBy' : { 'Name' : 'User001' },
'Lookup' : { 'TextField' : 'Some text' , 
'UserField' : { 'Id' : 'ID001' , 'Name' : 'Name001' }},
'Image' : { 'a' : 'b' 
}
}]

0.25 以前是这样的，所有层级都读取出来了：

json_normalize(data)

0.25 以后是这样的，可以通过 max_level 参数控制读取的 JSON 数据层级：

json_normalize(data, max_level= 1 )

6. 增加 explode() 方法，把 list “炸 ” 成行

Series 与 DataFrame 增加了 explode() 方法，把 list 形式的值转换为单独的行。

df = pd.DataFrame([{ '变量1' : 'a,b,c' , '变量2' : 1 
},
{
'变量1' : 'd,e,f' , '变量2' : 2 
}])

df

df.assign(变量 1 =df.变量 1. str.split( ',' )).explode( '变量1' )

以后再拆分这样的数据就简单多了。具体官方文档说明详见 section on Exploding list-like column 。

7. SparseDataFrame 被废弃了

0.25 以前专门有 SparseDataFrame() ，生成稀疏矩阵，0.25 以后，这个函数被废弃了，改成 pd.DataFrame 里的 pd.SparseArray() 了，函数统一了，但是要多敲几下键盘了。

0.25 以前是这样的：

pd.SparseDataFrame({ "A" : [0, 1]})

0.25 以后是这样的：

pd.DataFrame({ "A" : pd.SparseArray([0, 1])})

输出的结果都是一样的：

8. 对 DataFrame Groupby 后，Groupby.apply 对每组只处理一次

df = pd.DataFrame({ "a" : [ "x" , "y" ], "b" : [ 1 , 2
]})
df
def func (group) : print(group.name) return 
group
df.groupby(
'a' ).apply(func) 

有没有想到，0.25 以前输出的结果居然是这样的：

0.25以前

0.25以后

这样才正常嘛~~！

9. 用 Dict 生成的 DataFrame，终于支持列排序啦

data = [
{
'姓 名' : '张三' , '城 市' : '北京' , '年 龄' : 18 
},
{
'姓 名' : '李四' , '城 市' : '上海' , '年 龄' : 19 , '爱 好' : '打游戏' 
},
{
'姓 名' : '王五' , '城 市' : '广州' , '年 龄' : 20 , '财务状况' : '优' 
}
]
pd.DataFrame(data)

以前是乱序的，全凭 pandas 的喜好：

现在，我的字典终于我做主了！

10. Query() 支持列名空格了

用上面的 data 生成一个示例 DataFrame，注意列名是有空格的。

df = pd.DataFrame(data)

现在用反引号（`）括住列名，就可以直接查询了：

df.query( '`年 龄` <19' )

好了，本文就先介绍 pandas 0.25 的这些改变，其实，0.25 还包括了很多优化，比如，对 DataFrame GroupBy 后 ffill , bfill 方法的调整，对类别型数据的 argsort 的缺失值排序， groupby 保留类别数据的数据类型等，如需了解，详见官方文档 What's new in 0.25.0 。

配套的 Jupyter Notebook 文件链接：

https://github.com/jaystone776/pandas_answered/blob/master/10_New_Features_in_Pandas_0.25.ipynb 。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Pandas0.25来了千万别错过这10大好用的新功能,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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