0.23.2 中的新增内容（2018 年 7 月 5 日）#

这是 0.23.x 系列中的一个小错误修复版本，包括一些小的回归修复和错误修复。我们建议所有用户升级到此版本。

笔记

pandas 0.23.2 是第一个与 Python 3.7 兼容的 pandas 版本（GH 20552）

警告

从 2019 年 1 月 1 日开始，pandas 功能版本将仅支持 Python 3。有关更多信息，请参阅删除 Python 2.7。

整个 DataFrame 的逻辑缩减#

DataFrame.all()现在DataFrame.any()接受axis=None将所有轴减少到标量（GH 19976）

In [1]: df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [True, False]})

In [2]: df.all(axis=None)
Out[2]: False

这还提供了与 NumPy 1.15 的兼容性，NumPy 1.15 现在分派到DataFrame.all.使用 NumPy 1.15 和 pandas 0.23.1 或更早版本，numpy.all()将不再在每个轴上减少：

>>> # NumPy 1.15, pandas 0.23.1
>>> np.any(pd.DataFrame({"A": [False], "B": [False]}))
A    False
B    False
dtype: bool

对于 pandas 0.23.2，它将正确返回 False，就像 NumPy < 1.15 一样。

In [3]: np.any(pd.DataFrame({"A": [False], "B": [False]}))
Out[3]: False

to_csv()修复了错误处理类文件对象时的回归（ GH 21471）
重新允许重复的级别名称MultiIndex。访问名称重复的关卡仍会引发错误 ( GH 19029 )。
两者均存在错误DataFrame.first_valid_index()，并Series.first_valid_index()因具有重复值的行索引而引发（GH 21441）
修复了具有长名称的分层列的 DataFrame 的打印（GH 21180）
修复了MultiIndex 或包含类似日期时间的分类值 ( GH 21390 reindex() ) 的多个键中的回归。groupby()
修复了对象 dtype 的一元负运算中的回归（GH 21380）
当时间戳是舍入频率的倍数时Timestamp.ceil()出现错误（ GH 21262）Timestamp.floor()
修复了to_clipboard()默认复制以空格分隔而不是制表符分隔的数据帧的回归（GH 21104）

转换

索引

输入/输出

分类的

时区

Timestamp在 DST 转换之后DatetimeIndex传递本地化的错误Timestamp将返回 DST 转换之前的日期时间 ( GH 20854 )
DataFrame与具有 DST 转换的 tz 感知列进行比较时出现错误DatetimeIndex，引发了KeyError( GH 19970 )
跨 DST 转换时会引发的DatetimeIndex.shift()错误( GH 8616 )AssertionError
构造函数中的错误Timestamp，传递无效的时区偏移指示符 ( Z) 不会引发ValueError( GH 8910 )
Timestamp.replace()在 DST 边界处替换会保留不正确偏移量的错误( GH 7825 )
DatetimeIndex.reindex()重新索引 tz-naive 和 tz-aware 时出现错误DatetimeIndex（GH 8306）
DatetimeIndex.resample()跨越 DST 边界进行下采样时出现错误( GH 8531 )

时间增量

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