Pandas 从 1.x 到 2.x 的升级是一次重要的版本迭代带来了性能提升、API 改进和对现代 Python 生态的更好支持。以下是 Pandas 1.x 和 2.x 系列的主要区别Python 版本要求这是最显著的兼容性变化。Pandas 1.x支持较旧的 Python 版本。Pandas 1.5.x最后一个 1.x 版本支持Python 3.7.1 到 3.11。Pandas 2.x要求更新的 Python 环境。最低要求 Python 3.9。支持 Python 3.9, 3.10, 3.11, 3.12。不再支持 Python 3.8 及更早版本。影响如果项目或环境仍在使用 Python 3.8 或更早版本你将无法安装或升级到 Pandas 2.x。性能提升Pandas 2.x 的核心目标之一是显著提高性能主要通过以下方式实现Arrow 作为默认底层引擎Pandas 1.x底层主要依赖 NumPy 数组存储数据。Pandas 2.x引入了 Apache Arrow 作为默认的内存数据格式对于许多数据类型。好处更快的列式操作Arrow 是为列式存储和分析优化的特别适合数据分析场景。零拷贝互操作性与使用 Arrow 的其他系统如 Parquet 文件、PyArrow、Polars、Spark交互时数据可以在不同系统间传递而无需复制极大提升 I/O 性能。更好的内存效率尤其是在处理字符串、分类数据和缺失值时。优化的缺失值处理Pandas 2.x 改进了对缺失值 (NA) 的处理减少了性能开销。更快的groupby操作重写了部分groupby的底层实现使其在许多场景下比 1.x 更快。API 和行为变化虽然 Pandas 2.x 努力保持向后兼容但仍有一些重要的 API 和行为调整。dtype推断和字符串类型Pandas 1.x从文本文件如 CSV读取时字符串列通常被推断为objectdtype。Pandas 2.x默认启用了更现代的string[pyarrow]dtype当 Arrow 后端可用时。这提供了更好的性能和内存使用。影响df.dtypes的输出可能看起来不同。你可以通过pd.options.mode.dtype_backend numpy_nullable切换回类似 1.x 的行为使用StringDtype。drop方法的inplace参数弃用Pandas 2.x 标记inplaceTrue为弃用deprecate未来版本可能会移除。推荐做法使用链式操作或直接赋值。# 旧方式 (inplace) df.drop(columnscol, inplaceTrue) # 新推荐方式 df df.drop(columnscol) # 或链式操作 result (df .drop(columnscol) .reset_index() )原因inplace操作有时会产生意外的副作用且不利于函数式编程风格。eval和query方法的默认引擎在 Pandas 2.x 中eval和query的默认引擎可能更倾向于使用numexpr或其他优化引擎以提高性能。分类数据 (Categorical) 的改进与 Arrow 后端集成后分类数据的性能和内存使用得到优化。依赖项变化NumPy 版本要求提高Pandas 1.xPandas 1.5.x 要求 NumPy 1.19.5。Pandas 2.x要求 NumPy 1.23.0 或更高版本。PyArrow 成为关键依赖虽然不是绝对强制但为了充分利用 Pandas 2.x 的新特性和性能优势尤其是string[pyarrow]dtype 和 Parquet I/O强烈推荐安装pyarrow。安装 Pandas 时pip通常会自动安装pyarrow作为可选依赖。新增功能和改进更好的类型提示 (Type Hints)对类型提示的支持更加完善有助于静态类型检查工具如 mypy。DataFrame.compare()方法增强用于比较两个 DataFrame 的差异功能更强大。I/O 性能提升读写 Parquet、CSV 等格式的速度更快尤其是使用 Arrow 后端时。总结对比表特性Pandas 1.xPandas 2.xPython 版本3.7.1 - 3.11 3.9底层引擎主要为 NumPy默认集成 Apache Arrow性能良好显著提升尤其 I/O、groupby、字符串操作字符串 dtype默认object或string默认string[pyarrow](推荐)inplace参数广泛使用标记为弃用推荐重新赋值NumPy 要求 1.19.5 1.23.0PyArrow 依赖可选强烈推荐以发挥全部优势内存效率一般更好得益于 Arrow生态系统互操作一般优秀与 Arrow 生态无缝集成升级建议新项目强烈推荐直接使用 Pandas 2.x。它性能更好API 更现代是 Pandas 的未来方向。现有项目如果你的 Python 环境 3.9可以尝试升级到 Pandas 2.x。升级前在测试环境中运行你的代码检查是否有inplace相关的弃用警告或其他兼容性问题。如果项目依赖 Python 3.9则必须停留在 Pandas 1.5.x但请注意该版本已停止主要功能更新。Pandas 2.x 是一次面向未来的升级通过拥抱 Apache Arrow为 Python 数据分析生态带来了更高的性能和更好的互操作性。