こんにちは。 PyQサポートです。
このたび、PyQのクエストで使用しているpandasのバージョンを、 1.5.3 から2.1.4 に更新しました。
このメジャーバージョンアップにともない、 関連するクエストの説明、サンプルコード、実行結果などを一部修正 しました。
バージョン2.1.4は、2023年12月9日にリリースされました。
新機能や既存APIの変更、パフォーマンスの改善など多くの変更があり、より使いやすくなっています。
pandas 1.5.3から2.1.4に伴う、PyQの主な変更点
PyQでは、pandasで 非推奨となった機能 について、推奨されている方法を使うようにクエストを修正しました。
以下は、その一例です。
例）
| 対応内容 | クエストの例 |
|---|---|
Styler.applymap() が非推奨になったため、Styler.map()を使う内容に修正 |
クエスト「値によってスタイルを変えるには」など |
fillna()の引数methodが非推奨になったため、ffill()やbfill()を使う内容に修正 |
クエスト「欠損値を置換するには」など |
また、 仕様変更があった機能についても、一部のクエストの説明を修正 しました。
以下は、その一例です。
例）
| 対応内容 | クエストの例 |
|---|---|
value_counts() の実行結果で、Seriesの名前やインデックス名が変わったことへの対応 |
クエスト「データをクリーニングしよう」など |
pd.get_dummies() がデフォルトで返す値の型が、整数からbool値になったことへの対応 |
クエスト「カテゴリデータを処理しよう」など |
複数の日付書式が混在する場合、 pd.read_csv()やpd.to_datetime() で引数の指定が必要になったことへの対応 |
クエスト「文字列を日付時刻に変換するには」など |
Indexの機能拡張（NumPyの数値型への対応）により、実行結果がInt64IndexからIndexに変わった箇所への対応 |
クエスト「pandasのデータ構造DataFrameの構成要素」など |
下記の記事では、pandas 2.0.0での変更点について紹介しています。
今回挙げた value_counts()の仕様変更やIndexの機能拡張の内容についても触れているので、興味のある方はあわせてお読みください。
その他のライブラリのバージョンアップ
pandasのバージョンアップにともない、以下のライブラリも更新しました。
あわせて、実行結果などが変わったクエストを修正しています。
- scikit-learn:
1.2.2→1.3.2 - ortoolpy:
0.5.0→0.6.4 - more-itertools:
9.0.0→10.1.0
まとめ
PyQのクエストで使用しているpandasのバージョン更新についてお知らせしました。
新しいpandasで学習し直したいという場合は、もう一度学習してみるとよいでしょう。
PyQではなるべく新しいバージョンで学習していただけるように、定期的にPythonや利用ライブラリーを更新しています。
変更点へのご意見は、各問題のエディター画面の「ヘルプ」>「フィードバック」よりお寄せください。
