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Pandas 0.23.0 于2018年5月發布。此版本標志著Pandas在數據類型處理方面的重要進步。主要更新包括引入了Nullable整數數據類型 pd.NA，這使得數據缺失值的處理更加靈活和一致。此外，新版還增加了字符串處理方法，例如 str.cat() 和 str.extract()，這些方法極大地方便了文本數據的處理。
代碼示例：
import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, pd.NA, 4])
print(data)在這個版本中，pd.to_datetime() 函數的更新也不容忽視，它現在支持格式化字符串的錯誤處理，提升了時間數據轉換的可靠性。
2019年1月發布的Pandas 0.24.0版本引入了更多的NA處理功能，尤其是 pd.NA 的使用，統一了缺失值表示方法。這一改進不僅簡化了數據清洗過程，還提高了數據處理的精確性。
新增的 DataFrame.explode() 函數是該版本的另一大亮點，該函數可以將列表或Series類型的列展開為多行，極大地簡化了數據的平展操作。這對于處理嵌套數據結構尤其有用。
代碼示例：
df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2, 3], 'foo', [4, 5]]})
exploded_df = df.explode('A')
print(exploded_df)此外，pd.to_datetime() 函數在這一版本中增加了對Unix時間戳納秒精度的支持，使得時間數據處理更加精細。
Pandas 1.0.0于2020年1月發布，是Pandas發展的一個重要里程碑。此版本引入了Nullable整數數據類型 Int64，取代了之前的 Int32。這種變化提高了數據處理的靈活性，尤其是在處理大數據集時。
字符串處理方法的增強也是該版本的重要更新。新增的 str.replace() 和 str.split() 方法為文本數據處理提供了更多的可能性。
此外，DataFrame.plot() 函數現在使用matplotlib的默認樣式，這使得數據可視化更加美觀，并與其他Python可視化工具保持一致。
2020年8月發布的Pandas 1.1.0版本中，DataFrame.explode() 函數得到了改進，增加了對展開后行索引設置的支持。這一功能使得數據處理更加靈活，尤其是在多層數據結構的分析中。
新增的字符串方法 str.remove() 和 str.wrap() 提供了更多的文本處理技巧，對于需要大量文本數據清洗的項目非常有用。
在數據合并方面，pd.merge() 函數的更新支持指定多個連接鍵，這一改進大大增強了數據合并的靈活性和準確性。
Pandas 1.2.0版本進一步擴展了Pandas的功能，尤其是在數據輸入輸出方面。該版本引入了對Excel文件的更多支持，能夠處理更復雜的Excel數據結構。
此外，新增的 DataFrame.to_parquet() 方法使得數據存儲更加高效，尤其是對于大規模數據集的存儲和讀取。
代碼示例：
df.to_parquet('data.parquet')同時，該版本還改進了對JSON數據的處理能力，支持更復雜的嵌套JSON結構的解析和轉換。
Pandas 1.3.0 版本在數據操作的靈活性和性能方面做出了顯著提升。此版本引入了對DataFrame的多索引支持，使得數據操作更加靈活和高效，特別是在處理復雜數據集時。
此外，DataFrame.groupby() 方法得到了增強，支持更復雜的聚合操作。這一改進為用戶提供了更強大的數據分析和匯總工具。
代碼示例：
df.groupby('category').sum()同時，該版本也對Pandas的性能做了優化，尤其是在大數據集的處理上，顯著提高了運行速度。
隨著數據科學和機器學習的快速發展，Pandas在未來版本中預計會引入更多的功能和改進。例如，在處理大規模數據集和實時數據分析方面，Pandas有望引入更多的性能優化和并行處理功能。
此外，Pandas的社區也在不斷壯大，更多的貢獻者正在為Pandas的發展出力，期待Pandas在未來能夠為數據分析提供更為強大和靈活的工具。
問：Pandas中如何處理缺失值？
pd.NA 統一表示缺失值。處理缺失值的方法包括使用 fillna() 方法填充缺失值，或使用 dropna() 方法刪除包含缺失值的行或列。問：Pandas如何合并多個數據表？
merge() 函數合并多個數據表。用戶可以指定連接鍵，并選擇合并的方式，如內連接、左連接、右連接等。問：如何在Pandas中展開列表列？
DataFrame.explode() 方法將列表列展開為多行。這對于處理嵌套數據結構非常有用。問：Pandas 1.0.0版本有哪些重要更新？
Int64，增強的字符串處理方法如 str.replace() 和 str.split()，以及 DataFrame.plot() 函數使用matplotlib默認樣式。問：如何提升Pandas的性能？
