1月22日、Pythonで広く使われているデータ解析ライブラリPandasのバージョン3.0がリリースされた。

この記事では、バージョン3.0.0で導入された新機能、仕様変更、およびパフォーマンスの向上について詳しく紹介する。

機能強化

デフォルトで専用の文字列データ型を導入

従来、Pandasは文字列の列をNumPyのobject型で表現していたが、これにはメモリ効率やパフォーマンスの面で課題があった。Pandas 3.0からは、専用の文字列データ型（str）がデフォルトで有効化される。PyArrowがインストールされている場合は内部的にサポートされ、未インストールの場合はobject型へフォールバックされる。

以前の動作：

>>> ser = pd.Series(["a", "b"])
0    a
1    b
dtype: object

新しい動作：

>>> ser = pd.Series(["a", "b"])
0    a
1    b
dtype: str

コピーオンライト（Copy-on-Write）による挙動の一貫性

「コピーオンライト」とは、データを参照しているだけの時は元のデータを共有し、「値を書き換える必要が出た時だけ」新しいメモリ領域にコピーを作成する仕組みだ。これにより、無駄なメモリ消費を抑えつつ、「いつの間にか元のデータが書き換わっていた」というバグを防ぐことができる。

pd.col() 構文の初期サポート

名前でDataFrameの列を参照し、式を構築するためのpd.col()が導入された。lambda関数を使用していた場所で、より簡潔に記述できるようになる。

In [1]: df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 2], 'b': [4, 5, 6]})
# 従来のlambdaを使用した方法
In [2]: df.assign(c = lambda df: df['a'] + df['b'])
# 新しいpd.colを使用した方法
In [3]: df.assign(c = pd.col('a') + pd.col('b'))

Arrow PyCapsule インターフェースのサポート

異なるDataFrameライブラリ間でゼロコピーに近いデータ移動を可能にするArrow PyCapsuleプロトコルをサポートした。DataFrame.from_arrow() および Series.from_arrow() メソッドが追加されている。

非推奨ポリシーの更新

PDEP-17に基づき、非推奨警告を3段階（DeprecationWarning → FutureWarning → 削除）で管理する新しいポリシーが適用された。

注目すべきバグ修正

observed=False を指定した際の groupby の動作が改善された。従来、複数のグループ化を行った場合に未観測のグループが NaN になる問題があったが、正しく処理されるよう修正されている。

In [4]: df = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "key1": pd.Categorical(list("aabb"), categories=list("abc")),
   ...:         "key2": [1, 1, 1, 2],
   ...:         "values": [1, 2, 3, 4],
   ...:     }
   ...: )
# 以前は複数のグループ化でNaNとなっていたが、現在は0（または適切な集計値）が返る
In [9]: gb[["values"]].apply(lambda x: x.sum())
Out[9]: 
           values
key1 key2        
a    1          3
     2          0
b    1          3
     2          4
c    1          0
     2          0

下位互換性のないAPIの変更

• 日時/時刻デルタ解像度の推論: 従来のナノ秒固定から、入力に基づいた適切な解像度（秒、ミリ秒、マイクロ秒など）を推論するようになった。
• pd.offsets.Day の挙動: 常に固定の24時間ではなく、カレンダー上の「1日」を表すようになり、夏時間（DST）の遷移を考慮するようになった。
• Pythonバージョンの引き上げ: Python 3.11以降が必須となった。
• 依存関係の更新: NumPy 1.26.0以降、PyArrow 13.0.0以降などが推奨される。また、pytz が必須ではなくなり、標準ライブラリの zoneinfo が優先されるようになった。

パフォーマンスの改善

• Categorical.categories や DataFrame / Series のコンストラクタにおいて、可能な限り RangeIndex を返すように最適化された。
• ハッシュジョイン（Hash-join）が使用可能な場合の merge 処理が高速化された。
• 文字列データ型に対するインデックス操作のパフォーマンスが向上した。
• RangeIndex に対する多くの操作（__getitem__, append, argmin, value_counts など）が高速化された。

詳細はPandas 3.0 releasedを参照していただきたい。