Pandas 2.0 有哪些新变化？最新特性、使用场景与最佳实践全指南
- Name
- Rajiv Chandra
Updated on
更新（2025 年 11 月）：自本文发布后，pandas 2.1 和 2.2 已经发布。Arrow 依然是可选后端（不是默认），新的 nullable / pyarrow dtypes 以及 copy-on-write 改进都是基于 2.0 打下的基础之上演进而来。使用
pip install -U "pandas>=2.2"安装或升级，以获取最新修复。
全球的数据科学家和分析师都依赖 Pandas 这一强大的 Python 数据处理与分析库。随着 Pandas 2.0 的发布，用户可以借助最新的特性和最佳实践，拓展数据分析的边界并进一步提升自己的技能。
在本篇全指南中，我们将介绍 Pandas 2.0 的关键改进、更高效的使用技巧，并结合机器学习、时间序列数据、数据可视化等多种实际场景进行说明。
想在 Python 中快速创建数据可视化？
PyGWalker 是一个开源 Python 项目，可以直接在基于 Jupyter Notebook 的环境中，加速数据分析与可视化工作流。
PyGWalker (opens in a new tab) 可以将你的 Pandas DataFrame（或 Polars DataFrame）转换成一个可视化的交互界面，你只需要拖拽字段就能轻松生成图表。只需运行下面的代码：
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)你现在就可以在这些在线 Notebook 中体验 PyGWalker：
另外，别忘了在 GitHub 上给我们点个 ⭐️！
关于 Pandas 2.0 的常见问题（FAQ）
Q1. 什么是 Pandas 2.0？
Pandas 2.0 是这个广受欢迎的 Python 数据处理与分析库的最新大版本。在延续旧版本优势的基础上，它引入了一系列新特性，使数据清洗与整理更加简单、高效。
Q2. Pandas 2.0 的主要改进有哪些？
Pandas 2.0 带来了一系列性能优化，包括更好的内存使用情况和更快的查询执行速度。新版本还原生支持可空（nullable）数据类型，从而实现更快速、更灵活的数据分析。
另一个值得关注的特性是对 Apache Arrow 的可选集成（用于部分操作，如 string/JSON dtypes、I/O，以及 pyarrow 支持的数组），能够在保持 NumPy 作为默认后端不变的前提下，实现更快、更高效的跨系统数据传输。
Q3. 如何升级到 Pandas 2.0？
要升级到 Pandas 2.0，可以使用标准的 pip 包管理器，运行以下命令：
pip install pandas --upgrade或者，你也可以从 Pandas 官方网站下载最新版本的安装包并手动安装。
Q4. Pandas 2.0 可以用于哪些场景？
Pandas 2.0 是一个用途广泛的工具，适用于多种数据相关场景，包括但不限于：
- 数据分析与可视化
- 时间序列数据分析
- 机器学习相关任务
- 各类数据处理与清洗（wrangling）
- 面向大规模数据集的高效分析管理
Q5. 使用 Pandas 2.0 有哪些最佳实践？
为了更高效地使用 Pandas 2.0，可以注意以下几点最佳实践：
- 尽量使用向量化操作而不是循环，以获得更高性能
- 避免链式索引（chained indexing），因为它可能导致不可预期的结果
- 善用内置函数和外部辅助函数，以便更高效地处理数据
- 根据具体场景选择合适的数据结构，以优化内存使用
- 合理处理缺失值或空值，充分利用 Pandas 2.0 中新的 nullable 数据类型特性
- 探索 Pandas 2.0 中丰富的数据可视化选项，构建清晰、信息量大的图表
Pandas 2.0 与其他数据分析库对比
虽然 Pandas 2.0 是一款功能强大的工具，但它并不是 Python 生态中唯一的数据分析库。其他常用库包括专注于科学计算的 NumPy 和 SciPy，以及聚焦于机器学习任务的 Scikit-Learn。
不过，Pandas 在处理表格型数据（tabular data）方面具有明显优势，包括对缺失或不完整数据的良好支持，以及基于行列标签进行数据操作的能力。
在性能方面，Pandas 2.0 的改进明显提升了其速度与效率，使其在很多数据分析与数据处理任务中都具备很强的竞争力。
如何进一步优化 Pandas 2.0 的性能
尽管 Pandas 2.0 相比旧版本已经有了显著性能提升，但在实际使用中仍然可以通过一些技巧进一步优化性能，例如：
- 使用
.loc或.iloc进行高效索引，而不是布尔索引 - 使用
inplace参数在原地修改 DataFrame，避免产生不必要的拷贝 - 在可能的情况下，优先使用原生 Python 操作而不是某些 Pandas 方法
- 针对只包含单列数据的场景，优先使用 Series 而不是 DataFrame 等合适的数据结构
Pandas 2.0 中的可空数据类型简介
可空数据类型（nullable dtypes）是 Pandas 2.0 引入的一项新特性，用于更灵活地处理缺失值或空值。与传统依赖 NaN 来表示缺失不同，可空数据类型使用位掩码（bitmask）标记缺失数据，从而实现更快速、更高效的分析。
要使用可空数据类型，可以调用 astype() 方法，将某一列转换为相应的 “Nullable” dtype。这样可以在存在缺失数据的前提下更灵活地操作数据，避免许多意料之外的错误。
使用 Pandas 2.0 进行时间序列数据分析
Pandas 2.0 是处理和分析时间序列数据（如金融行情、传感器数据等）的优秀工具。库本身就内置了丰富的基于时间的索引与运算能力，使得对时间序列的切片、重采样、窗口运算等变得非常方便。
此外，Pandas 2.0 对时间序列数据还提供了多种可视化能力，例如直接绘图、按时间分组聚合等，可以帮助你一眼洞察时间序列中的模式和趋势。
Pandas 2.0 与 Apache Arrow 后端
Apache Arrow 是一种广泛使用的内存数据格式，用于在不同系统之间高效地传输数据。借助 Pandas 2.0 对 Apache Arrow 的集成，用户可以在部分操作上享受更快的数据加载和数据传输速度。
同时，与 Apache Arrow 的联动也让不同数据源和格式之间的转换更加顺滑，从而让数据处理与分析整体流程更加高效。
注：当前 Arrow 仍是可选后端，而非默认后端，NumPy 依旧是 Pandas 的默认计算后端。
在 Pandas 2.0 中处理缺失数据
在数据分析过程中，缺失值或空值是非常常见的难题。Pandas 2.0 通过可空数据类型，为缺失值处理提供了更灵活的方式。
在 Pandas 2.0 中，你可以使用 dropna()、fillna() 和 interpolate() 等函数来删除、替换或插值填补缺失值。同时，将某一列转换为 nullable dtype 也有助于更优地处理缺失值并避免错误。
Pandas 2.0 在机器学习任务中的应用
Pandas 2.0 是机器学习工作流程中的有力助手，提供了大量内置函数并支持多种数据结构。你可以使用它完成数据归一化、编码、特征选择与特征工程等一系列前期准备工作。
同时，得益于与 Apache Arrow 的集成以及对可空数据类型的支持，Pandas 2.0 在处理机器学习中常见的大规模数据集方面，表现得更加高效和灵活。
高效使用 Pandas 2.0 的技巧
想要充分发挥 Pandas 2.0 的能力，可以参考以下一些实用小技巧：
- 尽量避免使用
for或while循环，优先采用向量化操作以提升性能 - 使用有描述意义的列名，提升代码与数据结构的可读性和可维护性
- 使用
info()方法快速获取 DataFrame 的概览信息 - 尽可能利用内置和外部高效函数进行数据操作与分析
- 充分利用 Pandas 2.0 提供的可视化功能，创建直观且信息丰富的图表
使用 Pandas 2.0 进行数据可视化
Pandas 2.0 支持多种数据可视化方式，从基础的折线图、柱状图到更复杂的图表类型。你可以根据需求选择不同的样式与配色，并灵活定制图表的外观。
此外，Pandas 对时间序列以及其他特殊数据结构也提供了良好的可视化支持，使用户可以方便地从图表中识别出数据中的模式与趋势。
Pandas 2.0 的数据处理“小技巧”
Pandas 2.0 在数据处理方面本身已经相当强大，但仍然有一些不那么为人所知的小技巧可以进一步提升效率。例如：
- 使用
.replace()方法快速替换 DataFrame 中的值 - 使用
.pivot_table()进行数据透视与分组汇总 - 使用布尔索引高效过滤 DataFrame 中的行
只要多加练习和探索，你就能借助这些技巧进一步提升自己在数据处理方面的熟练度。
总结
随着 Pandas 2.0 的发布，数据科学家和分析师拥有了一款更加强大、现代化的数据处理利器。通过实践并掌握上面介绍的新特性与最佳实践，你将在数据处理与分析的道路上更进一步。现在就升级到 Pandas 2.0，开始探索这些新功能吧！
更多 Pandas 教程：