Python 3.6.13 适用的 Pandas 版本
简介
Pandas 是 Python 中一个功能强大的数据操作和分析库。它提供了对数据结构（如 DataFrame 和 Series）的高级操作，以及各种数据处理和转换工具。Python 3.6.13 是 Python 3.6 系列的最后一个维护版本，于 2020 年 8 月发布。批量打开网址,标签导出插件.
Pandas 与 Python 3.6.13 的兼容性
一般情况下，Python 版本与 Pandas 版本之间不存在严格的依赖关系。但是，对于某些特定的 Pandas 功能或优化，可能需要使用特定版本的 Python。海外SEO服务?HTML在线运行?
对于 Python 3.6.13，建议使用最新版本的 Pandas，目前为 1.4.1。这个版本可以充分利用 Python 3.6.13 中的优化和功能。
Pandas 1.4.1 及其特性
Pandas 1.4.1 是最新且最稳定的版本，包含了许多重要的特性和改进，包括：
- 性能优化： 提高了整体性能，包括 DataFrame 创建、切片和聚合操作。
- 新函数： 引入了新函数，如
GroupBy.sample()和DataFrames.to_parquet()，以简化常见的数据操作。 - 对大型数据集的支持： 改进了大型数据集的处理，包括优化了内存管理和 I/O 性能。
- API 增强： 添加了对 PEP 519 类型提示的支持，并改善了错误处理机制。
Python 3.6.13 和 Pandas 1.4.1 组合的优势
使用 Python 3.6.13 和 Pandas 1.4.1 组合具有以下优势：
- 稳定性： Python 3.6.13 是一个成熟且稳定的 Python 版本，而 Pandas 1.4.1 是一个经过全面测试的最新版本。
- 性能： 结合使用这两个版本可以充分利用 Python 3.6.13 的优化和 Pandas 1.4.1 的性能改进。
- 功能齐全： Pandas 1.4.1 提供广泛的功能，包括数据操作、分析和可视化。
- 兼容性： 这种组合与其他常用的 Python 库兼容，如 NumPy、Scikit-learn 和 Matplotlib。
其他兼容版本
除了 Pandas 1.4.1，Python 3.6.13 还与以下 Pandas 版本兼容：
- Pandas 1.3.5 及更高版本
- Pandas 1.2.3 及更高版本
- Pandas 1.1.5 及更高版本
但是，使用最新版本的 Pandas（1.4.1）强烈推荐，因为它提供了最佳的性能、功能和兼容性。
常见问题解答
-
为什么在 Python 3.6.13 中不能使用 Pandas 0.25.1？短代码插件,
Pandas 0.25.1 是一个旧版本，不再支持 Python 3.6.13。CRM系统推荐?
-
可以使用 Pandas 1.5.0 吗？
Pandas 1.5.0 当前为开发版本，不建议在生产环境中使用。
-
如何检查我安装了 Pandas 的哪个版本？
打开 Python 控制台并输入
import pandas; print(pandas.__version__)。 -
我应该在 Python 3.6.13 中使用哪个 Pandas 版本？Google SEO服务!
建议使用 Pandas 的最新稳定版本（1.4.1）。自动内链插件.
-
Pandas 的哪个功能需要 Python 3.6.13 或更高版本？
Pandas 1.4.1 中引入的某些功能，如
GroupBy.sample()和对 PEP 519 类型提示的支持，需要 Python 3.6.13 或更高版本。
原创文章，作者：武鸿淑，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_101368.html
微信扫一扫 
