Версии 0.4.1–0.4.3 (25 сентября – 9 октября 2011 г.)#
Новые возможности#
Добавлена поддержка Python 3 с использованием 2to3 (GH 200)
Добавлен
nameатрибут дляSeries, теперь выводится как частьSeries.__repr__Series.isnull`()иSeries.notnull()(GH 209, GH 203)Добавлен
Series.alignметод для выравнивания двух рядов с выбором метода объединения (ENH56)Установка значений в смешанных типах
DataFrameобъектов через.ixатрибут индексирования (GH 135)Добавлен новый
DataFrameметодыget_dtype_countsи свойствоdtypes(ENHdc)Добавлен ignore_index опция для
DataFrame.appendдля стекирования DataFrames (ENH1b)read_csvпытается sniff разделители с использованиемcsv.Sniffer(GH 146)read_csvможет читать несколько столбцов вMultiIndex; DataFrame’sto_csvметод записывает соответствующийMultiIndex(GH 151)DataFrame.renameимеет новыйcopyпараметр для переименовать DataFrame на месте (Улучшено)
Улучшения производительности#
Изменены бинарные операции для объектов SparseSeries с разными индексами, чтобы использовать логику выравнивания на основе целых чисел (плотную), которая быстрее при большом количестве блоков (GH 205)
Написал более быстрые Cython-процедуры выравнивания / слияния данных, что привело к значительному увеличению скорости
Улучшена производительность
isnullиnotnull, регрессия с v0.3.0 (GH 187)Рефакторинг кода, связанного с
DataFrame.joinчтобы промежуточные выровненные копии данных в каждомDataFrameаргумент не нужно создавать. Значительное повышение производительности в результате (GH 176)Значительно улучшена производительность generic
Index.intersectionиIndex.unionРеализовано
BlockManager.takeчто приводит к значительно более быстромуtakeпроизводительность на смешанных типахDataFrameобъекты (GH 104)Улучшена производительность
Series.sort_indexЗначительное улучшение производительности groupby: удалены ненужные проверки целостности во внутренних структурах DataFrame, которые замедляли операции срезов для получения групп
Оптимизировано
_ensure_indexфункция, приводящая к экономии производительности при проверке типов объектов IndexНаписал быстрые методы слияния/объединения временных рядов на Cython. Будет интегрировано позже в DataFrame.join и связанные функции
Участники#
Всего 2 человека внесли патчи в этот выпуск. Люди с «+» рядом с именами внесли патч впервые.
Thomas Kluyver +
Wes McKinney