pandas 3.x 实战指南

本技能覆盖 pandas 3.x（当前环境 pandas 3.0.3）的关键行为变化与高效用法，避免写「2.x 时代」的低效或失效代码。

3.x 关键行为变化（写代码前先记住）

• Copy-on-Write（CoW）默认开启：df["a"] = ... 等链式赋值（chained assignment）不再可靠。改数据统一走显式路径：
  • 单列赋值：df["a"] = values（正常）
  • 按条件改子集：先 mask = df["x"] > 0，再 df.loc[mask, "a"] = 1（必须用 .loc）
  • 绝不写 df[df.x>0]["a"] = 1 这种链式赋值——在 CoW 下会静默无效。
• 字符串默认 string dtype：str 列不再用 object dtype。不再需要 df["s"] = df["s"].astype("string")；df["s"].str.* 直接可用。
• groupby 的 observed 默认改为 True：分类列分组不再默认展开所有组合。需要「全组合计数」时显式 groupby(..., observed=False)。
• 数值列缺失值：统一用 pd.NA，np.nan 在整数列会强制转 float；df.info() 看 dtype 时注意 Int64（大写，可空整数）与 int64 的区别。
• read_csv 解析错误行：用 on_bad_lines="warn" 或 "error"（不要用已废弃的 error_bad_lines）。

高效模式（替代低效写法）

• 分组统计一次算完：df.groupby("cat").agg(mean=("v","mean"), cnt=("v","count"), med=("v","median"))，不要循环 groupby。
• 组内变换：df["v_ratio"] = df.groupby("cat")["v"].transform(lambda s: s / s.sum())。
• 透视：pd.crosstab(df["a"], df["b"], normalize="index") 出比例；df.pivot_table(index=..., columns=..., values=..., aggfunc="mean")。
• 宽长互转：df.melt(id_vars=["id"], var_name="metric", value_name="val") 与 df.pivot(...)。
• 大文件（>1GB 或百万行）：别硬扛 pandas——先试 DuckDB（见 duckdb 技能）或 polars；pandas 读大 CSV 至少指定 dtype、usecols、parse_dates。

与可视化衔接

• 图表规范见 data-analysis 技能的检查清单（标题、轴标签、单位）。
• Windows 中文标签：matplotlib 用 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Microsoft YaHei"]，并 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False，否则中文变方块、负号乱码。

交付检查

• 无链式赋值（CoW 下静默失效）
• 分组/聚合不用显式循环
• 大文件已考虑 DuckDB/polars 或分块读取
• 随机操作固定种子；结果可复现