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Pandas 中的这些函数/属性将被 deprecated

编程日记 2024-10-25 08:10:00

作者 | luanhz

来源丨小数志

导读

Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具（没有之一），笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。

与之不同，今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性，可能在不久的未来版本中这些用法将正式与我们告别，以此权当留念。

deprecated：英文原义有不赞成和反对的意思，在编码文件中常用于标记某方法已不提倡使用和即将废弃，虽然暂时可用但后续不再更新。可用于类上、方法上、属性上或者参数。

为保证时效性，笔者将本地Pandas库更新到了最新的release版本：

import pandas as pd
pd.__version__
# '1.4.1'

而后，通过vscode打开Pandas安装源码文件夹，全局搜索"deprecated"关键字得到如下结果：

基于全局检索，约有700+处"deprecated"

查找"deprecated"结果数量还是比较庞大的，约有762处命中结果并分布于224个文件中，大体浏览一下可分属于三类：

变量命名相关。即Pandas内部编码为了标记deprecated相关信息，部分变量名包含了deprecated字样，例如：

弃用的函数/方法，表明某函数/方法整体已遭弃用，使用者调用该函数/方法时，直接触发相关warning提示。（ps.:单独def的叫函数，在类里def的叫方法）

弃用的参数，即虽然某一函数/方法仍在维护和使用，但其中的某一项参数不再提倡使用，当使用该函数的相应参数时触发相关warning

结合笔者对Pandas的使用习惯，经过对700多处"deprecated"关键字快速浏览，认为整体上对日常使用影响不大，但也有几处用法值得关注，本文简要介绍一下。

01 lookup函数

Pandas作为一款定位于数据分析与处理的工具库，所以在其API方面常能看到一些其他工具的影子：例如类似SQL的join函数，类似Excel中的lookup函数等。而现在，lookup函数已进入了Pandas的deprecated之列。

具体来说，类似于Excel中的lookup的功能一样，Pandas中的lookup是一个DataFrame对象的方法，用于指定行索引和列名来查找相应结果，返回一个array结果，其函数签名文档如下：

接收参数是两个序列类型（要求两个序列长度一致），分别对应行索引和列名，例如：

df = pd.DataFrame({"A":range(3),"B":list("abc")
})
df.head()
"""A  B
0  0  a
1  1  b
2  2  c
"""
df.lookup((1, 2), ("A", "A"))  # 行索引分别为1和2，列名均为"A"
# FutureWarning: The 'lookup' method is deprecated and will be removed in a future version. You can use DataFrame.melt and DataFrame.loc as a substitute.
# array([1, 2], dtype=int64)

当调用该函数时，给出了deprecated的提示，并建议使用df.melt或df.loc函数。不过实话说，这个函数在deprecated之前，其实也并没有太大的用处，一方面其功能完全可由.loc替代，另一方面这个lookup相较于Excel中的lookup函数的功能可要逊色许多！

02 dt.weekofyear属性

在Pandas中有一个非常好用的特性，叫做属性提取器（accessor），目前包括.str、.dt、.cat和.sparse四大类。

其中，对于时间列就可以通过.dt属性调用很多方法，对于向量化操作是非常方便的。在这一系列方法中，也有两个方法进入了deprecated之列，即：.dt.weekofyear和.dt.week。二者是同名函数，均是用于计算当前日期所属于全年中的第几周。

举个例子：

df = pd.DataFrame({"A":pd.date_range("2022-03-01", "2022-03-21", periods=3)
})
df.head()
"""A
0  2022-03-01
1  2022-03-11
2  2022-03-21
"""
df['A'].dt.weekofyear
# FutureWarning: Series.dt.weekofyear and Series.dt.week have been deprecated. Please use Series.dt.isocalendar().week instead.
======输出======
0     9
1    10
2    12
Name: A, dtype: int64

上述代码返回了三个日期所属的周数，同时也触发了相应的deprecated warning。如果说lookup的功能还略显鸡肋的话，那么weekofyear的功能其实还是有用的，上述warning中也给出了相应的替代函数：.dt.isocalendar().week，其中直接调用.dt.isocalendar()函数时返回一个三列的dataframe，分别表示年、周和日信息，进一步取其week列即可实现weekofyear的效果。

03 append函数

如果说上述两个函数在日常使用还不够频繁的话，那么append这个函数使用还是比较多的，一方面源于其函数功能的实用性，另一方面也源于其函数名的直观。

类似于Python中列表的append函数，Pandas中的append函数是用于在现有对象的尾部追加新的元素，既可以是对Series追加Series，也可以是在DataFrame后面追加DataFrame。但同时，也与Python中列表的append函数大为不同的是：

列表中的append是inplace型的方法，即对当前对象直接追加，而返回加过为None；
Pandas中的append则是不改变调用者本身，而返回一个新的追加后的对象

举个例子：

## 列表中append
a = [1, 2]
a.append(3)
# 不输出任何结果
print(a)
# [1, 2, 3]
## Pandas中的append
df = pd.DataFrame({"A":range(2),"B":list("ab")
})
df.append(df)
# 输出追加后的DataFrame，而原df不变
"""A  B
0  0  a
1  1  b
0  0  a
1  1  b
"
# 这里也触发deprecated warning
# FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

即append函数不再提倡使用，而推荐替代方法concat。当然，这里的concat其实是比append功能更为强大的方法：其既可以用于纵向的追加，也可以实现横向的拼接。

04 其他

除了上述提到的三处deprecated，其他还有若干更新，例如保存excel文件的函数to_excel()中，写文件引擎参数不再提倡使用engine="xlwt"，DataFrame索引不再使用["Float64Index", "Int64Index", "UInt64Index"]这三种类型等等。

整体来看，这些deprecated的特性一般是比较小众的用法；换句话说：一方面，常用的主流用法只会随着版本的更新越发完善和成熟，而不会列入deprecated；另一方面，如果一个函数因为种种原因被列入deprecated，但其功能又是刚需的话，那么一定会有相应的替代推荐用法。

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