Pandas2.0它来了,这些新功能你知道多少?

前言

本文是该专栏的第29篇,后面会持续分享python的数据分析知识,记得关注。

做过数据分析的同学,都知道pandas是开源数据分析工具,广泛用于数据清洗,数据处理,数据分析等相关领域。而随着现在行业的数据量越来越多,pandas的部分局限性也开始凸显,特别是在处理大数据业务的时候,效果非常明显。

而pandas2.0是pandas的最新版本,它的更新也带来了一些非常重要的改进和新功能,对于数据分析和数据科学方向的同学来说,绝对值得一试。

接下来,跟着笔者直接往下看“pandas2.0带来的新功能有哪些”。

正文

2.0版本的新增功能和优化,总的来说有以下几方面

1. 指定列的数据类型

对于pandas2.0引入了类型化的列,使得用户可以更好的管理数据类型,从而提高数据处理的效率。对于2.0版本的到来,用户可以在创建数据帧的时候,指定每个列的数据类型,这使得数据帧的类型更加清晰明了。

示例代码如下:

import pandas as pd
import numpy as np


# 创建一个带有类型化列的数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': pd.Series(np.random.randn(5), dtype=&#

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