1.0.1 版本的新内容（2020年2月5日）#

这是 pandas 1.0.1 中的更改。有关包括其他版本在内的完整更新日志，请参见 发行说明。

修复的回归问题#

  • 修复了在 DataFrame 中使用切片设置值（例如 df[-4:] = 1）时，通过标签而不是位置进行索引的回归问题 (GH 31469)

  • 在索引 Series 或 DataFrame 时，当 DatetimeIndex 被包含 datetime.date 的切片索引时，修复了回归问题 (GH 31501)

  • 在 DataFrame.__setitem__ 中修复了在使用 MultiIndex 和非单调索引器时引发 AttributeError 的回归问题 (GH 31449)

  • 修复了在 Series 乘法中，当乘以一个包含超过 10000 个元素的数值型 Series 和一个类似时间增量的标量时出现的回归问题 (GH 31457)

  • 修复了在 .groupby().agg() 中对某些像 min 这样的归约在对象类型列上引发 AssertionError 的回归问题 (GH 31522)

  • 在使用 Cythonized 归约函数（例如 first）时，修复了 .groupby() 聚合中使用分类数据类型的固定回归问题 (GH 31450)

  • 修复了在 DataFrameGroupBy.apply() 和 SeriesGroupBy.apply() 中，如果调用返回非 pandas 非标量对象（例如列表或 numpy 数组）的函数时的回归问题 (GH 31441)

  • 修复了 DataFrame.groupby() 中的回归问题，即在获取具有周期数据类型的列的最小值或最大值时会引发 TypeError。(GH 31471)

  • 修复了 DataFrame.groupby() 在按 MultiIndex 的级别对空 DataFrame 进行分组时的回归问题 (GH 31670)。

  • 修复了在具有对象数据类型和非归约函数的 DataFrame.apply() 中的回归问题 (GH 31505)

  • 修复了在解析非纳秒分辨率时间时 to_datetime() 中的回归问题 (GH 31491)

  • 修复了在 to_csv() 中指定 na_rep 可能会截断写入值的回归问题 (GH 31447)

  • 修复了使用 numpy.str_ 类别构造 Categorical 时的回归问题 (GH 31499)

  • 修复了在选择包含单个 datetime64 或 timedelta64 列的行时，DataFrame.loc() 和 DataFrame.iloc() 中的回归问题 (GH 31649)

  • 修复了设置 pd.options.display.max_colwidth 时不接受负整数的回归问题。此外，这种行为已被弃用，取而代之的是使用 None (GH 31532)

  • 修复了 objTOJSON.c 中的回归问题，修复了返回类型警告 (GH 31463)

  • 修复了传递可空整数时 qcut() 中的回归问题。(GH 31389)

  • 修复了在使用可空整数类型为 Series 赋值时的回归问题 (GH 31446)

  • 在使用标签列表对索引使用 MultiIndex 时，修复了对 DataFrame 或 Series 进行索引时的固定性能退化 (GH 31648)

  • 修复了在类文件对象中使用的 read_csv() 中的回归问题，RawIOBase 未识别 encoding 选项 (GH 31575)

弃用#

  • 对 pd.options.display.max_colwidth 使用负整数的支持已被弃用，建议使用 None (GH 31532)

错误修复#

Datetimelike

数字

  • 在 DataFrame.__invert__ (~ 运算符) 中丢失数据类型的问题，涉及混合数据类型 (GH 31183) 以及扩展数组支持的 Series 和 DataFrame (GH 23087)

绘图

  • 绘制 tz-aware 时间序列不再给出 UserWarning (GH 31205)

区间

  • 在带有 interval dtype 的 Series.shift() 中存在一个错误，当移动一个整数或日期时间的区间数组时会引发 TypeError (GH 34195)

贡献者#

总共有15人为此版本贡献了补丁。名字后面带有“+”的人首次贡献了补丁。

  • Daniel Saxton

  • Guillaume Lemaitre

  • Jeff Reback

  • Joris Van den Bossche

  • Kaiqi Dong

  • Marco Gorelli

  • MeeseeksMachine

  • Pandas Development Team

  • Sebastián Vanrell +

  • Tom Augspurger

  • William Ayd

  • alimcmaster1

  • jbrockmendel

  • paihu +

  • proost