バージョン 0.6.0 (2011年11月25日)#
新機能#
pandas.core.reshape に
melt関数を追加SeriesとDataFrameの記述統計において、レベルでグループ化するための
levelパラメータを追加 (GH 313)Series.to_stringにfloat_formatオプションを追加read_csvとread_tableにskip_footer(GH 291) およびconverters(GH 343) オプションを追加重複するDataFrame行を削除し、重複する行を確認するための
drop_duplicatesおよびduplicated関数をそれぞれ追加 (GH 319)Series.mad(平均絶対偏差) を追加DataFrame.from_dictにorientオプションを追加ndarrayのみ必要な場合のパフォーマンス向上のため、
DataFrame.applyにrawオプションを追加 (GH 309)
パフォーマンスの向上#
VBENCH
cache_readonlyをCython化し、コードベース全体で大幅なマイクロパフォーマンス向上を実現 (GH 361)VBENCH
np.apply_along_axisよりも3-5倍優れたパフォーマンスで任意の縮小演算を適用するための特別なCython行列イテレータ (GH 309)VBENCH
MultiIndex.from_tuplesのパフォーマンスが向上VBENCH 任意の縮小演算を適用するための特別なCython行列イテレータ
VBENCH + DOCUMENT パフォーマンス向上のため、
DataFrame.applyにrawオプションを追加VBENCH SeriesとDataFrameでレベルごとのCython化されたカウントが高速化 (GH 341)
VBENCH? 多くの「空」の組み合わせを持つ複数のキーでのGroupByパフォーマンスの大幅な向上
VBENCH 新しいCythonベクトル化関数
map_inferは、要素ごとのPython関数が渡されたときにSeries.applyとSeries.mapを大幅に高速化 (GH 355) に基づくVBENCH
Series.orderのパフォーマンスが大幅に向上し、Seriesで呼び出されるnp.uniqueも高速化された (GH 327)VBENCH MultiIndexを持つ軸でのGroupByのパフォーマンスが大幅に向上 (GH 299)
貢献者#
このリリースには合計8名がパッチを貢献しました。「+」の記号が付いている人は、初めてパッチを貢献しました。
アダム・クライン +
チャン・シー +
Dieter Vandenbussche
ジェフ・ハマーバッカー +
ネイサン・ピンガー +
Thomas Kluyver
Wes McKinney
ワウター・オーバーマイレ +