Вышел pandas 3.0: строки теперь хранятся через PyArrow (до 70% экономии памяти, до 13x быстрее), а Copy-on-Write стал обязательным.



Что сломается

🔘Цепочечное присваивание больше не работает:
# Было: работало с warning'ом
df["foo"][df["bar"] > 5] = 100

# Стало: молча НЕ работает
# Правильно:
df.loc[df["bar"] > 5, "foo"] = 100


🔘Проверки dtype:
# Было
if df['col'].dtype == object: ...

# Стало
if pd.api.types.is_string_dtype(df['col']): ...


Как мигрировать
1️⃣Обновитесь до pandas 2.3, уберите warnings
3️⃣Включите в тестах: pd.options.future.infer_string = True
3️⃣Найдите dtype == object и цепочечные присваивания
4️⃣Обновляйтесь до 3.0

Требования: Python 3.11+, NumPy 1.26.0+, PyArrow 13.0.0+

Для production лучше подождать пару недель — релиз свежий.

📎 Changelog, GitHub

@zen_of_python
Просмотры: 276
Открыть в MAX Сообщить о неточности

Репосты публикации

Публикация канала

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти