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1 简介
就在几天前，
pandas
发布了其1.3版本，在这次新的版本中添加了诸多实用的新特性，今天的文章我们就一起来get其中主要的一些内容更新~
2 pandas 1.3主要更新内容一览
使用
pip install pandas==1.3.0 -U -i https://pypi.douban.com/simple/
安装1.3版本后，下面我们来看看新的版本给我们带来了哪些新特性：
2.1 新增对xml文件的读写操作
在这次新版本中新增了对
xml
格式数据进行解析读写的功能，对此有特殊需求的朋友可以前往
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/io.html#xml
详细了解：
2.2 Styler可使用原生css语法
很多朋友都知道
pandas
中可以配合
Styler
对数据框进行自定义样式输出，其中最自由的是通过
Styler.set_table_styles()
来自定义
css
样式，以前的方式需要将一条
css
属性写到二元组中传入，在1.3版本中可以直接传入
css
字符串，比如下面我们通过设置hover伪类样式，来修改每一行鼠标悬停时的样式：
2.3 center参数在时间日期index的数据框rolling操作中可用
在先前的版本中，如果针对行索引为时间日期型的数据框进行
rolling
滑窗操作使用
center
参数将每行记录作为窗口中心时会报错：
而在1.3中这个问题终于得到解决~方便了许多时序数据分析时的操作：
2.4 sample()随机抽样新增ignore_index参数
我们都知道在
pandas
中可以使用
sample()
方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引，使得我们还得多一步
reset_index()
操作，而在1.3中，新增类似
sort_values()
和
drop_duplicates()
中的同名参数
ignore_index
：
2.5 explode()新增多列操作支持
当数据框中某些字段某些位置元素为列表、元组等数据结构时，我们可以使用
explode()
方法来基于这些序列型元素进行展开扩充，但在以前的版本中每次
explode()
操作只支持对单个字段的展开，如果数据中多个字段之间同一行对应序列型元素位置是一一对应的，需要展开后也是一一对应的，操作起来就比较棘手。
而1.3版本中直接对多字段同步
explode()
进行了支持：
2.6 append模式下写出多工作表excel文件的新策略
在1.3版本中，针对
mode='a'
模式下向外写出多工作表
excel
文件，新增了参数
if_sheet_exists
来设定新工作表与已存在工作表重名时的处理策略，默认为
'error'
即直接抛出错误，
'new'
则会自动修改工作表名，
'replace'
则会覆盖原同名工作表：
2.7 结合SQL读取数据库表时可直接设置类型转换
在1.3版本中，我们在使用
read_sql_query()
结合
SQL
查询数据库时，新增了参数
dtype
可以像在其他API中那样一步到位转换查询到的数据：
以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~
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