Versionshinweise zur Snowpark-Bibliothek für Python 2024¶

Teilweise Unterstützung für Series.map hinzugefügt, wenn arg ein Pandas Series oder ein collections.abc.Mapping ist. Keine Unterstützung für Instanzen von dict, die __missing__ implementieren, aber keine Instanzen von collections.defaultdict sind.

Unterstützung für DataFrame.align und Series.align wurde für axis=1 und axis=None hinzugefügt.

Unterstützung von pd.json_normalize hinzugefügt.

Unterstützung für GroupBy.pct_change mit axis=0, freq=None und limit=None wurde hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrameGroupBy.__iter__ und SeriesGroupBy.__iter__ hinzugefügt.

Unterstützung für np.sqrt, np.trunc, np.floor, numpy trig-Funktionen, np.exp, np.abs, np.positive und np.negative wurde hinzugefügt.

Teilweise Unterstützung für die Dataframe Interchange Protocol-Methode DataFrame.__dataframe__() hinzugefügt.

In df.loc wurde ein Fehler behoben, bei dem das Setzen einer einzelnen Spalte aus einer Serie zu unerwarteten None-Werten führte.

Verwenden Sie UNPIVOT INCLUDE NULLS für Unpivot-Operationen in Pandas anstelle von Sentinel-Werten.

Verbesserte Dokumentation für pd.read_excel.

Unterstützung von Index.to_numpy hinzugefügt.

Unterstützung von DataFrame.align und Series.align für axis=0 hinzugefügt.

Unterstützung von snowflake.snowpark.functions.window hinzugefügt.

Unterstützung für pd.read_pickle hinzugefügt (verwendet natives Pandas für die Verarbeitung).

Unterstützung für pd.read_html hinzugefügt (verwendet natives Pandas für die Verarbeitung).

Unterstützung für pd.read_xml hinzugefügt (verwendet natives Pandas für die Verarbeitung).

Unterstützung für die Aggregationsfunktionen "size" und len in GroupBy.aggregate, DataFrame.aggregate und Series.aggregate hinzugefügt.

Unterstützung für Listenwerte in Series.str.len wurde hinzugefügt.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem die Aggregation eines einspaltigen Datenrahmens mit einer einzigen aufrufbaren Funktion (z. B. pd.DataFrame([0]).agg(np.mean)) das Ergebnis nicht transponieren konnte.

Es wurden Fehler behoben, bei denen DataFrame.dropna() zu Folgendem führte:

• Leeres subset (z. B. []) so behandeln, als ob es alle Spalten statt keine Spalten angibt.

• TypeError für ein skalares subset auslösen, anstatt nur nach dieser Spalte zu filtern.

• ValueError für ein subset vom Typ pandas.Index auslösen, anstatt nach den Spalten im Index zu filtern.

Erstellung von schreibgeschützten Bereichstabellen, um TableNotFoundError bei der Verwendung von dynamischem Pivot in einer Notebook-Umgebung abzufangen.

Ein Fehler wurde behoben, der auftrat, wenn verkettete Datenrahmen- oder Serienobjekte aus demselben Datenrahmen stammen, wenn Achse = 1.

Verbesserung von np.where mit skalarem x-Wert, indem unnötige Verknüpfungen und die Erstellung von temporären Tabellen eliminiert wurden.

Verbesserung der Leistung von get_dummies, indem Pivot mit Verknüpfung vereinfacht wurde.

Es wurde Unterstützung für Patching-Funktionen hinzugefügt, die im Modul snowflake.snowpark.functions nicht verfügbar sind.

Unterstützung von snowflake.snowpark.functions.any_value hinzugefügt.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem Table.update nicht mit den Datentypen VariantType, MapType und ArrayType umgehen konnte.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem Spalten-Aliase in DataFrame.join nicht korrekt aufgelöst wurden, was zu Fehlern bei der Auswahl von Spalten aus einem verknüpften DataFrame führte.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem Table.update und Table.merge fehlschlagen konnten, wenn der Index der Zieltabelle nicht der Standardindex RangeIndex war.

Unterstützung für np.subtract, np.multiply, np.divide und np.true_divide hinzugefügt.

Unterstützung für die Verfolgung der Nutzung von __array_ufunc__ wurde hinzugefügt.

Unterstützung für Numpy-Kompatibilität für np.float_power, np.mod, np.remainder, np.greater, np.greater_equal, np.less, np.less_equal, np.not_equal und np.equal hinzugefügt.

Unterstützung von Numpy-Kompatibilität für np.log, np.log2 und np.log10 hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrameGroupBy.bfill, SeriesGroupBy.bfill, DataFrameGroupBy.ffill und SeriesGroupBy.ffill hinzugefügt.

Unterstützung für den Parameter on mit Resampler wurde hinzugefügt.

Unterstützung für Timedelta-Eingaben in value_counts() wurde hinzugefügt.

Unterstützung für die Anwendung der Snowpark Python-Funktion snowflake_cortex_summarize wurde hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.attrs und Series.attrs hinzugefügt.

Unterstützung von DataFrame.style hinzugefügt.

Unterstützung für Numpy-Kompatibilität hinzugefügt für np.full_like

Verbesserte generierte SQL-Abfrage für head und iloc, wenn der Zeilenschlüssel ein Slice ist.

Verbesserte Fehlermeldung bei der Übergabe einer unbekannten Zeitzone an tz_convert und tz_localize in Series, DataFrame, Series.dt und DatetimeIndex.

Verbesserte Dokumentation für tz_convert und tz_localize in Series, DataFrame, Series.dt und DatetimeIndex zur Angabe der unterstützten Zeitzonenformate.

Zusätzliche kwargs-Unterstützung für df.apply und series.apply (sowie map und applymap) bei der Verwendung von Snowpark-Funktionen wurde hinzugefügt. Dies ermöglicht eine gewisse positionsunabhängige Kompatibilität zwischen Anwenden und Funktionen, bei denen das erste Argument kein Pandas-Objekt ist.

Verbesserte generierte SQL-Abfrage für iloc und iat, wenn der Zeilenschlüssel ein Skalar ist.

Alle Verknüpfungen in iterrows wurden entfernt.

Die Dokumentation für Series.map wurde verbessert, um die nicht unterstützten Features zu berücksichtigen.

Unterstützung für np.may_share_memory wurde hinzugefügt, das intern von vielen scikit-learn-Funktionen verwendet wird. Diese Methode gibt immer false zurück, wenn sie mit einem Snowpark Pandas-Objekt aufgerufen wird.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem DataFrame und Series pct_change() den Fehler TypeError auslösten, wenn die Eingabe Spalten mit Zeitdeltas enthielt.

Es wurde ein Fehler behoben, durch den replace() manchmal Timedelta-Typen nicht korrekt über replace() weitergegeben hat. Stattdessen wird NotImplementedError für replace() auf Timedelta ausgelöst.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem DataFrame und Series round() den Fehler AssertionError für Timedelta-Spalten ausgelöst hätte. Stattdessen wird NotImplementedError für round() auf Timedelta ausgelöst.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem reindex fehlschlägt, wenn der neue Index eine Serie ist, deren Typen sich nicht mit denen des ursprünglichen Indexes überschneiden.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem der Aufruf von __getitem__ für ein DataFrameGroupBy-Objekt immer ein DataFrameGroupBy-Objekt zurückgab, wenn as_index=False.

Es wurde ein Fehler behoben, durch den beim Einfügen von Timedelta-Werten in eine bestehende Spalte die Werte stillschweigend in Ganzzahlen umgewandelt wurden, anstatt NotImplementedError auszulösen.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem DataFrame.shift() auf axis=0 und axis=1 keine Timedelta-Typen übertragen konnte.

DataFrame.abs(), DataFrame.__neg__(), DataFrame.stack() und DataFrame.unstack() lösen jetzt NotImplementedError für Zeitdelta-Eingaben aus, anstatt die Zeitdelta-Typen nicht zu übertragen.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem DataFrame.alias den Fehler KeyError für den Namen der Eingabespalte auslöst.

Es wurde ein Fehler behoben, bei dem to_csv im Stagingbereich von Snowflake fehlschlägt, wenn die Daten leere Zeichenfolgen enthalten.

Unterstützung für die Methode TimedeltaIndex.mean hinzugefügt.

Unterstützung für einige Fälle der Aggregation von Timedelta-Spalten für axis=0 mit agg oder aggregate hinzugefügt.

Unterstützung für by, left_by, right_by, left_index, und right_index für pd.merge_asof hinzugefügt.

Unterstützung für die Übergabe des Parameters include_describe an Session.query_history hinzugefügt.

Unterstützung für die Methoden DatetimeIndex.mean und DatetimeIndex.std hinzugefügt.

Unterstützung für Resampler.asfreq, Resampler.indices, Resampler.nunique und Resampler.quantile hinzugefügt.

Unterstützung für die resample-Frequenz W, ME, YE mit closed = "left" hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.rolling.corr und Series.rolling.corr für pairwise = False und int window hinzugefügt.

Unterstützung für zeitbasierte Zeichenfolgen window und min_periods = None für Rolling hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrameGroupBy.fillna und SeriesGroupBy.fillna hinzugefügt.

Unterstützung für die Konstruktion von Series- und DataFrame-Objekten mit dem lazy Index-Objekt als data, index- und columns-Argumente hinzugefügt.

Unterstützung für die Konstruktion von Series- und DataFrame-Objekten mit index und column-Werten hinzugefügt, die nicht in DataFrame/Series data vorhanden sind.

Unterstützung für pd.read_sas hinzugefügt (verwendet natives Pandas für die Verarbeitung).

Unterstützung für die Anwendung von rolling().count() und expanding().count() auf Timedelta-Serien und -Spalten hinzugefügt.

Unterstützung für tz sowohl in pd.date_range als auch pd.bdate_range hinzugefügt.

Unterstützung von Series.items hinzugefügt.

Unterstützung von errors="ignore" in pd.to_datetime hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.tz_localize und Series.tz_localize hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.tz_convert und Series.tz_convert hinzugefügt.

Unterstützung für die Anwendung von Snowpark Python-Funktionen (z. B. sin) in Series.map, Series.apply, DataFrame.apply und DataFrame.applymap hinzugefügt.

Verbesserung von to_pandas, sodass das ursprüngliche Zeitzonen-Offset für den Typ TIMESTAMP_TZ beibehalten wird.

Verbesserung von dtype-Ergebnissen für den Typ TIMESTAMP_TZ, um das korrekte Zeitzonen-Offset anzuzeigen.

Verbesserung von dtype-Ergebnissen für den Typ TIMESTAMP_LTZ, um die richtige Zeitzone anzuzeigen.

Verbesserte Fehlermeldung bei der Übergabe von Nicht-Bool-Werten an numeric_only für group by-Aggregationen.

Unnötige Warnung über den Sortieralgorithmus in sort_values entfernt.

Das SCOPED-Objekt wird für die interne Erstellung von temporären Tabellen verwendet. Die SCOPED-Objekte sind von einer sproc-Methode abhängig, wenn sie in der sproc-Methode erstellt wurden. Anderenfalls sind sie von einer Sitzung abhängig, und das Objekt wird am Ende des Bereichs automatisch gelöscht.

Verbesserte Warnmeldungen für Operationen, die zu einer unerwünschten Verlangsamung der Materialisierung führen.

Unnötige Warnmeldung über convert_dtype in Series.apply entfernt.

Korrektur eines Fehlers, bei dem ein Index-Objekt, das aus einem Series/DataFrame erstellt wurde, den Indexnamen von Series/DataFrame falsch aktualisiert, nachdem eine Inplace-Aktualisierung auf das ursprüngliche Series/DataFrame angewendet worden war.

Unterdrückt eine nicht hilfreiche SettingWithCopyWarning, die manchmal beim Drucken von Timedelta-Spalten erschien.

Korrektur des inplace-Arguments für Series-Objekte, die von anderen Series-Objekten abgeleitet sind.

Korrektur eines Fehlers, bei dem Series.sort_values fehlschlug, wenn sich der Name der Serie mit dem Namen der Indexspalte überschnitt.

Korrektur eines Fehlers, bei dem das Transponieren eines Dataframes die Zuordnung von Timedelta-Indexebenen zu Ganzzahl-Spaltenebenen zur Folge hatte.

Korrektur eines Fehlers, bei dem die Resampler-Methoden für Timedelta-Spalten Ganzzahl-Ergebnisse lieferten.

Korrektur eines Fehlers, bei dem pd.to_numeric() die Timedelta-Eingaben als Timedelta belassen hat, anstatt sie in Ganzzahlen umzuwandeln.

Korrektur der loc-Einstellung bei der Einstellung einer einzelnen Zeile oder mehrerer Zeilen eines DataFrame mit einem Serienwert.

Unterstützung für Typenzwang bei der Übergabe von Spalten als Eingabe für UDF-Aufrufe hinzugefügt.

Unterstützung von Index.identical hinzugefügt.

Korrektur eines Fehlers, bei dem der Kürzungsmodus in DataFrameWriter.save_as_table nicht korrekt mit DataFrames umging, die nur eine Teilmenge der Spalten der vorhandenen Tabelle enthielten.

Korrektur eines Fehlers, bei dem die Funktion to_timestamp die Standardzeitzone des Spaltendatentyps nicht einstellt.

Beschränkte Unterstützung für den Typ Timedelta, einschließlich der folgenden Funktionen hinzugefügt. Snowpark Pandas erhöht NotImplementedError für nicht unterstützte Timedelta-Anwendungsfälle.

• Unterstützung für die Verfolgung des Timedelta-Typs durch copy, cache_result, shift, sort_index, assign, bfill, ffill, fillna, compare, diff, drop, dropna, duplicated, empty, equals, insert, isin, isna, items, iterrows, join, len, mask, melt, merge, nlargest, nsmallest, to_pandas.

• Unterstützung für die Konvertierung von Nicht-Timedelta in Timedelta über astype.

• NotImplementedError wird für die übrigen Methoden, die Timedelta nicht unterstützen, ausgelöst.

• Unterstützung für die Subtraktion von zwei Zeitstempeln, um ein Timedelta zu erhalten.

• Unterstützung der Indizierung mit Timedelta-Datenspalten.

• Unterstützung für das Hinzufügen oder Subtrahieren von Zeitstempeln und Timedelta.

• Unterstützung für binäre Arithmetik zwischen zwei Timedelta-Werten.

• Unterstützung für binäre Arithmetik und Vergleiche zwischen Timedelta-Werten und numerischen Werten.

• Unterstützung für Lazy-TimedeltaIndex.

• Unterstützung für pd.to_timedelta.

• Unterstützung für GroupBy-Aggregationen min, max, mean, idxmax, idxmin, std, sum, median, count, any, all, size, nunique, head, tail, aggregate.

• Unterstützung für GroupBy-Filtrationen first und last.

• Unterstützung für TimedeltaIndex-Attribute: days, seconds, microseconds und nanoseconds.

• Unterstützung für diff mit Zeitstempelspalten auf axis=0 und axis=1.

• Unterstützung für TimedeltaIndex-Methoden: ceil, floor und round.

• Unterstützung für die TimedeltaIndex.total_seconds-Methode.

Unterstützung für die arithmetischen und vergleichenden Operatoren des Index hinzugefügt.

Unterstützung von Series.dt.round hinzugefügt.

Dokumentationsseiten für DatetimeIndex hinzugefügt.

Unterstützung für Index.name, Index.names, Index.rename und Index.set_names hinzugefügt.

Unterstützung von Index.__repr__ hinzugefügt.

Unterstützung für DatetimeIndex.month_name und DatetimeIndex.day_name hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.weekday, Series.dt.time und DatetimeIndex.time hinzugefügt.

Unterstützung für Index.min und Index.max hinzugefügt.

Unterstützung von pd.merge_asof hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.normalize und DatetimeIndex.normalize hinzugefügt.

Unterstützung für Index.is_boolean, Index.is_integer, Index.is_floating, Index.is_numeric und Index.is_object hinzugefügt.

Unterstützung für DatetimeIndex.round, DatetimeIndex.floor und DatetimeIndex.ceil hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.days_in_month und Series.dt.daysinmonth hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrameGroupBy.value_counts und SeriesGroupBy.value_counts hinzugefügt.

Unterstützung für Series.is_monotonic_increasing und Series.is_monotonic_decreasing hinzugefügt.

Unterstützung für Index.is_monotonic_increasing und Index.is_monotonic_decreasing hinzugefügt.

Unterstützung von pd.crosstab hinzugefügt.

Unterstützung für pd.bdate_range hinzugefügt und Unterstützung für Geschäftshäufigkeit (B, BME, BMS, BQE, BQS, BYE, BYS) sowohl für pd.date_range als auch pd.bdate_range einbezogen.

Unterstützung für Lazy-Index-Objekte als labels in DataFrame.reindex und Series.reindex hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.days, Series.dt.seconds, Series.dt.microseconds und Series.dt.nanoseconds hinzugefügt.

Unterstützung für die Erstellung eines DatetimeIndex aus einem Index vom Typ numerisch oder Zeichenfolge hinzugefügt.

Unterstützung für die Indizierung von Zeichenfolgen mit Timedelta-Objekten hinzugefügt.

Unterstützung für die Methode Series.dt.total_seconds hinzugefügt.

Die Concat- und Join-Leistung wurde verbessert, wenn Operationen für eine Serie durchgeführt werden, die von demselben DataFrame stammt, indem unnötige Joins vermieden wurden.

quoted_identifier_to_snowflake_type wurde überarbeitet, um Abfragen von Metadaten zu vermeiden, wenn die Typen lokal zwischengespeichert wurden.

Verbesserung von pd.to_datetime, um alle lokalen Eingaben zu verarbeiten.

Erstellung eines Lazy-Index aus einem anderen Lazy-Index, ohne Daten zum Client zu ziehen.

Auslösung eines NotImplementedError für bitweise Indexoperatoren.

Anzeige einer verständlicheren Fehlermeldung, wenn Index.names auf ein nicht listenähnliches Objekt festgelegt ist.

Auslösung einer Warnung, wenn MultiIndex-Werte lokal abgerufen werden.

Verbesserte Warnmeldung für pd.read_snowflake, um nun auch den Grund für die Erstellung zu enthalten, wenn die Erstellung einer temporären Tabelle ausgelöst wird.

Verbesserte Leistung für DataFrame.set_index oder die Einstellung DataFrame.index oder Series.index durch Vermeidung von Überprüfungen, die eine Eager-Evaluation erfordern. Wenn der neue Index nicht mit der aktuellen Series- oder DataFrame-Objektlänge übereinstimmt, wird folglich kein ValueError mehr ausgelöst. Wenn das Series- oder DataFrame-Objekt länger als der angegebene Index ist, wird der neue Series- oder DataFrame-Index stattdessen mit NaN-Werten für die „zusätzlichen“ Elemente gefüllt. Anderenfalls werden die zusätzlichen Werte im angegebenen Index ignoriert.

Nanosekunden werden in pd.Timedelta-Skalaren nicht mehr ignoriert.

Korrektur von AssertionError im Strukturbaum von binären Operationen.

Korrektur eines Fehlers in Series.dt.isocalendar bei Verwendung einer benannten Serie

Korrektur des inplace-Arguments für Serienobjekte, die von DataFrame-Spalten abgeleitet sind.

Korrektur eines Fehlers, bei dem Series.reindex und DataFrame.reindex den Namen des Ergebnisindexes nicht korrekt aktualisiert haben.

Korrektur eines Fehlers, bei dem Series.take keinen Fehler anzeigte, wenn axis=1 angegeben war.

Unterstützung von folgenden APIs hinzugefügt:

• snowflake.snowpark.functions

  • rank

  • dense_rank

  • percent_rank

  • cume_dist

  • ntile

  • datediff

  • array_agg

• snowflake.snowpark.column.Column.within_group

Unterstützung für das Parsen von Flags in Regex-Anweisungen für Mock-Pläne hinzugefügt. Dies wahrt die Parität der oben genannten Änderungen von rlike und regexp.

Korrektur eines Fehlers, bei dem die Fensterfunktionen LEAD und LAG die Option ignore_nulls nicht richtig behandeln.

Korrektur eines Fehlers, bei dem während des Einfügens einer Operation zur Zusammenführung von Tabellen die Werte nicht in das DataFrame-Ergebnis eingefügt wurden.

Korrektur der Pandas FutureWarning über Ganzzahl-Indizes.

Unterstützung für DataFrame.backfill, DataFrame.bfill, Series.backfill und Series.bfill hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.compare und Series.compare mit Standardparametern hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.microsecond und Series.dt.nanosecond hinzugefügt.

Unterstützung für Index.is_unique und Index.has_duplicates hinzugefügt.

Unterstützung von Index.equals hinzugefügt.

Unterstützung von Index.value_counts hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.day_name und Series.dt.month_name hinzugefügt.

Unterstützung für die Indizierung des Index hinzugefügt, z. B. df.index[:10].

Unterstützung für DataFrame.unstack und Series.unstack hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.asfreq und Series.asfreq hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.is_month_start und Series.dt.is_month_end hinzugefügt.

Unterstützung für Index.all und Index.any hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.is_year_start und Series.dt.is_year_end hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.is_quarter_start und Series.dt.is_quarter_end hinzugefügt.

Unterstützung für Lazy-DatetimeIndex hinzugefügt.

Unterstützung für Series.argmax und Series.argmin hinzugefügt.

Unterstützung von Series.dt.is_leap_year hinzugefügt.

Unterstützung von DataFrame.items hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.floor und Series.dt.ceil hinzugefügt.

Unterstützung von Index.reindex hinzugefügt.

Unterstützung für DatetimeIndex-Eigenschaften hinzugefügt: year, month, day, hour, minute, second, microsecond, nanosecond, date, dayofyear, day_of_year, dayofweek, day_of_week, weekday, quarter, is_month_start, is_month_end, is_quarter_start, is_quarter_end, is_year_start, is_year_end und is_leap_year.

Unterstützung für Resampler.fillna und Resampler.bfill hinzugefügt.

Beschränkte Unterstützung für den Typ Timedelta hinzugefügt, einschließlich der Erstellung von Timedelta-Spalten und to_pandas.

Unterstützung für Index.argmax und Index.argmin hinzugefügt.

Die Warnmeldung für die öffentliche Vorschau beim Importieren von Snowpark Pandas wurde entfernt.

Unnötige Zählungsabfrage aus der Methode SnowflakeQueryCompiler.is_series_like entfernt.

Dataframe.columns gibt jetzt ein natives Pandas Index-Objekt anstelle eines Snowpark Index-Objekts zurück.

query_compiler-Argumente im Index Konstruktor überarbeitet und eingeführt, um Index aus dem Abfrage-Compiler zu erstellen.

pd.to_datetime gibt nun ein DatetimeIndex-Objekt statt eines Series-Objekts zurück.

pd.date_range gibt nun ein DatetimeIndex-Objekt statt eines Series-Objekts zurück.

Die Übergabe einer nicht unterstützten Aggregationsfunktion an pivot_table führt zu NotImplementedError statt KeyError.

Achsenbeschriftungen und aufrufbare Namen wurden aus Fehlermeldungen und Telemetrie über nicht unterstützte Aggregationen entfernt.

Korrektur von AssertionError in Series.drop_duplicates und DataFrame.drop_duplicates bei Aufruf nach sort_values.

Korrektur eines Fehlers in Index.to_frame, bei dem der Spaltenname des Ergebnisrahmens falsch sein kann, wenn der Name nicht angegeben wird.

Korrektur eines Fehlers, bei dem einige Index-Docstrings ignoriert wurden.

Korrektur eines Fehlers in Series.reset_index(drop=True), bei dem der Ergebnisname falsch sein kann.

Korrektur eines Fehlers in der Groupby.first/last-Sortierung nach den richtigen Spalten im zugrunde liegenden Fensterausdruck.

Unterstützung von folgenden APIs hinzugefügt:

• snowflake.snowpark.functions

  • random

Neue Parameter für die patch-Funktion bei der Registrierung einer Mock-Funktion hinzugefügt:

• distinct ermöglicht die Angabe einer alternativen Funktion für den Fall, dass sich eine SQL-Funktion unterscheidet.

• pass_column_index übergibt einen benannten Parameter (column_index) an die Mock-Funktion, die den pandas.Index für die Eingabedaten enthält.

• pass_row_index übergibt einen benannten Parameter (row_index) an die Mock-Funktion, der die Zeilennummer mit dem Index 0 ist, für die die Funktion gerade arbeitet.

• pass_input_data übergibt einen benannten Parameter (input_data) an die Mock-Funktion, der den gesamten Eingabe-Dataframe für den aktuellen Ausdruck enthält.

• Unterstützung für den Parameter column_order in der Methode DataFrameWriter.save_as_table hinzugefügt.

Korrektur eines Fehlers, der dazu führte, dass die DecimalType-Spalten bei Verwendung in BinaryExpressions fälschlicherweise auf Ganzzahlen abgeschnitten wurden.

Neue API-Unterstützung für Folgendes hinzugefügt:

• DataFrames

  • DataFrame.nlargest und DataFrame.nsmallest

  • DataFrame.assign

  • DataFrame.stack

  • DataFrame.pivot

  • DataFrame.to_csv

  • DataFrame.corr

  • DataFrame.corr

  • DataFrame.equals

  • DataFrame.reindex

  • DataFrame.at und DataFrame.iat

• Serie

  • Series.nlargest und Series.nsmallest

  • Series.at und Series.iat

  • Series.dt.isocalendar

  • Series.equals

  • Series.reindex

  • Series.to_csv

  • Series.case_when, außer wenn Bedingung oder Ersatz abrufbar ist

  • series.plot() mit Daten, die auf dem lokalen Client materialisiert wurden

• GroupBy

  • DataFrameGroupBy.all und DataFrameGroupBy.any

  • DataFrameGroupBy- und SeriesGroupBy-Aggregationen first und last

  • DataFrameGroupBy.get_group

  • SeriesGroupBy.all und SeriesGroupBy.any

• Allgemeines

  • pd.pivot

  • read_excel (verwendet lokale Pandas für die Verarbeitung)

  • df.plot() mit Daten, die auf dem lokalen Client materialisiert wurden

Bestehende APIs wie folgt erweitert:

• Unterstützung für replace und frac > 1 in DataFrame.sample und Series.sample hinzugefügt.

• Teilweise Unterstützung für Series.str.translate hinzugefügt, bei der die Werte in der table aus Zeichenfolgen mit einem Codepunkt bestehen.

• Unterstützung für den Parameter limit hinzugefügt, wenn der Parameter method in fillna verwendet wird.

Dokumentationsseiten für Index und seine APIs hinzugefügt.

Korrektur eines Problems bei der Verwendung von np.where und df.where, wenn der skalare other das Literal 0 ist.

Korrektur eines Fehlers bezüglich des Präzisionsverlustes bei der Konvertierung in Snowpark Pandas DataFrame oder Series mit dtype=np.uint64.

Korrektur eines Fehlers, bei dem values auf index gesetzt werden, wenn index und columns alle Spalten im DataFrame während pivot_table enthalten.

Unterstützung von Index.copy() hinzugefügt.

Unterstützung für Index-APIs hinzugefügt: dtype, values, item(), tolist(), to_series() und to_frame().

Erweiterte Unterstützung für DataFrames ohne Zeilen in pd.pivot_table und DataFrame.pivot_table.

Unterstützung für den Parameter inplace in DataFrame.sort_index und Series.sort_index hinzugefügt.

Unterstützung für den Parameter strict bei der Registrierung von UDFs und gespeicherten Prozeduren hinzugefügt.

Korrektur eines Fehlers in convert_timezone, durch den die Einstellung des Parameters source_timezone zu einem Fehler führte.

Korrektur eines Fehlers, bei dem das Erstellen eines DataFrame mit leeren Daten vom Typ DateType den AttributeError auslöst.

Korrektur eines Fehlers, bei dem die Zusammenführung von Tabellen fehlschlägt, wenn eine Aktualisierungsklausel existiert, aber keine Aktualisierung stattfindet.

Korrektur eines Fehlers in der Mock-Implementierung von to_char, der einen IndexError auslöst, wenn eine eingehende Spalte einen nicht fortlaufenden Zeilenindex hat.

Korrektur eines Fehlers bei der Behandlung von CaseExpr-Ausdrücken, der einen IndexError auslöst, wenn eine eingehende Spalte einen nicht fortlaufenden Zeilenindex hat.

Korrektur eines Fehlers in der Implementierung von Column.like, der einen IndexError auslöst, wenn eine eingehende Spalte einen nicht fortlaufenden Zeilenindex hat.

Unterstützung für Typenzwang in der Implementierung von DataFrame. replace, DataFrame. dropna und der Mock-Funktion iff hinzugefügt.

Teilweise Unterstützung für DataFrame.pct_change und Series.pct_change ohne die Parameter freq und limit hinzugefügt.

Unterstützung für Series.str.get hinzugefügt.

Unterstützung für Series.dt.dayofweek, Series.dt.day_of_week, Series.dt.dayofyear und Series.dt.day_of_year hinzugefügt.

Unterstützung für :codenowrap`Series.str.__getitem__ (Series.str[…])` hinzugefügt.

Unterstützung für Series.str.lstrip und Series.str.rstrip hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrameGroupby.size und SeriesGroupby.size hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.expanding und Series.expanding für die Aggregationen count, sum, min, max, mean, std und var mit axis=0 hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.rolling und Series.rolling für eine Aggregationszählung mit axis=0 hinzugefügt.

Unterstützung für Series.str.match hinzugefügt.

Unterstützung für DataFrame.resample und Series.resample für die Aggregationsgröße hinzugefügt.

Korrektur eines Fehlers, der dazu führte, dass die Ausgabe von GroupBy.aggregate-Spalten falsch geordnet war.

Korrektur eines Fehlers, bei dem der Aufruf von DataFrame.describe bei einem Rahmen mit doppelten Spalten mit unterschiedlichen dtypes zu einem Fehler oder falschen Ergebnissen führen konnte.

Korrektur eines Fehlers in DataFrame.rolling und Series.rolling, sodass window=0 nun NotImplementedError statt ValueError auslöst

Unterstützung für benannte Aggregationen in DataFrame.aggregate und Series.aggregate mit axis=0 hinzugefügt.

pd.read_csv liest mit dem nativen Pandas CSV-Parser und lädt die Daten dann mit Parquet in Snowflake hoch. Dies aktiviert die meisten Parameter, die von read_csv unterstützt werden, einschließlich Datums-Parsing und numerischen Konvertierungen. Das Hochladen über Parquet ist etwa doppelt so schnell wie das Hochladen über CSV.

Erste Arbeiten zur Unterstützung eines pd.Index direkt in Snowpark Pandas. Die Unterstützung für pd.Index als erstklassige Komponente von Snowpark Pandas befindet sich in aktiver Entwicklung.

Ein Lazy-Index-Konstruktor und Unterstützung für len, shape, size, empty, to_pandas() und names wurden hinzugefügt. Für df.index erstellt Snowpark Pandas ein Lazy-Index-Objekt.

Für df.columns unterstützt Snowpark Pandas eine Nicht-Lazy-Version eines Index, da die Daten bereits lokal gespeichert sind.

Unterstützung der folgenden DataFrameReader-Leseoptionen für die Dateiformate CSV und JSON wurde hinzugefügt:

• PURGE

• PATTERN

• INFER_SCHEMA mit Wert False

• ENCODING mit Wert UTF8

Unterstützung für DataFrame.analytics.moving_agg und DataFrame.analytics.cumulative_agg_agg hinzugefügt.

Unterstützung für Parameter if_not_exists bei der Registrierung von UDF und gespeicherten Prozeduren wurde hinzugefügt.

Fehler bei der Verarbeitung von Zeitformaten behoben, bei dem der Sekundenteil nicht korrekt verarbeitet wurde.

Fehler behoben, der dazu führte, dass Funktionsaufrufe von * fehlschlugen.

Fehler behoben, der das Erstellen von Objekten des Typs map und struct verhinderte.

Fehler behoben, bei dem die Funktion date_add einige numerische Typen nicht verarbeiten konnte.

Fehler behoben, bei dem die TimestampType-Umwandlung zu fehlerhaften Daten führte.

Fehler behoben, der dazu führte, dass DecimalType-Daten in einigen Fällen eine falsche Genauigkeit hatten.

Fehler behoben, bei dem der Verweis auf eine fehlende Tabelle oder Ansicht einen IndexError-Fehler auslöste.

Fehler behoben, bei dem die Mock-Funktion to_timestamp_ntz keine None-Daten verarbeiten konnte.

Fehler behoben, bei dem Mock-UDFs die Ausgabedaten von None nicht korrekt verarbeiteten.

Fehler behoben, bei dem DataFrame.with_column_renamed nach Join-Operationen die Attribute von übergeordneten DataFrames ignorierte.

Fehler behoben, bei dem die Integer-Genauigkeit von großen Werten verloren ging, wenn sie in ein pandas-DataFrame konvertiert wurden.

Fehler behoben, bei dem das Schema eines datetime-Objekts falsch war, wenn ein DataFrame aus einem pandas-DataFrame erstellt wurde.

Fehler in der Implementierung von Column.equal_nan behoben, bei dem Null-Daten nicht korrekt verarbeitet wurden.

Fehler behoben, bei dem DataFrame.drop nach Join-Operationen die Attribute von übergeordneten DataFrames ignorierte.

Fehler in der Mock-Funktion date_part behoben, bei dem der Spaltentyp falsch eingestellt war.

Fehler behoben, bei dem DataFrameWriter.save_as_table beim Einfügen von Null-Daten in nicht nullwertfähige Spalten keine Ausnahmen auslöste.

Fehler in der Implementierung von DataFrameWriter.save_as_table behoben:

• Anhängen oder Abschneiden schlug fehl, wenn die eingehenden Daten ein anderes Schema hatten als die vorhandene Tabelle.

• Abschneiden schlug fehl, wenn eingehende Daten keine Spalte enthielten, die nullwertfähig ist.

Abhängigkeitsprüfung für pyarrow wurde entfernt, da sie nicht verwendet wird.

Abdeckung der Zieltypen von Column.cast wurde verbessert, indem Unterstützung für das Umwandeln in boolesche und alle ganzzahligen Typen hinzugefügt wurde.

Benutzererfahrung bei Fehlern beim Aufrufen von UDFs und gespeicherten Prozeduren wurde angepasst.

Passende Fehlermeldungen für die Optionen is_permanent und anonymous bei der Registrierung von UDFs und gespeicherten Prozeduren hinzugefügt, um deutlicher zu machen, dass diese Features noch nicht unterstützt werden.

Dateileseoperationen mit nicht unterstützten Optionen und Werten lösen jetzt NotImplementedError anstelle von Warnungen und unklaren Fehlerinformationen aus.

Unterstützung für die Datenkonvertierung von NumericType und VariantType zu den Mock-Funktionen to_timestamp_ltz, to_timestamp_ntz, to_timestamp_tz und to_timestamp hinzugefügt.

Unterstützung für Datenkonvertierung von DecimalType, BinaryType, ArrayType, MapType, TimestampType, DateType und TimeType zur Mock-Funktion to_char hinzugefügt.

Unterstützung von folgenden APIs hinzugefügt:

• snowflake.snowpark.functions.to_varchar

• snowflake.snowpark.DataFrame.pivot

• snowflake.snowpark.Session.cancel_all

Neue Ausnahmeklasse snowflake.snowpark.mock.exceptions.SnowparkLocalTestingException eingeführt.

Unterstützung für die Umwandelung in FloatType wurde hinzugefügt.

Fehler behoben, der dazu führte, dass gespeicherte Prozeduren und UDFs während des Bereinigungsschritts Importe entfernen durften, die sich bereits in sys.path befanden.

Fehler behoben, durch den bei der Verarbeitung des datetime-Formats der Sekundenteil nicht korrekt verarbeitet wurde.

Fehler behoben, bei dem Dateioperationen auf der Windows-Plattform nicht in der Lage waren, Dateitrennzeichen in Verzeichnisnamen korrekt zu verarbeiten.

Auf der Windows-Plattform wurde der Fehler behoben, dass beim Lesen eines pandas-Datenframe eine IntervalType-Spalte mit Integer-Daten nicht verarbeitet werden konnte.

Fehler behoben, der verhinderte, dass Benutzer mehrere Spalten mit demselben Alias auswählen konnten.

Fehler behoben, bei dem Session.get_current_[schema |database| role |user| account|warehouse] Bezeichner in Großbuchstaben zurückgibt, wenn Bezeichner in Anführungszeichen stehen.

Fehler behoben, bei dem die Funktionen substr und substring nicht mit einem nullbasierten start_expr umgehen konnten.

Die Benutzererfahrung bei Fehlern wurde vereinheitlicht, indem SnowparkLocalTestingException in Fehlerfällen ausgelöst wird, was der SnowparkSQLException entspricht, die bei nicht lokaler Ausführung ausgelöst wird.

Die Benutzererfahrung bei Fehlern für die Methode Session.write_pandas wurde verbessert, sodass NotImplementError beim Aufrufen ausgelöst wird.

Die Benutzererfahrung bei Fehlern bei der Wiederverwendung einer geschlossenen Sitzung in nicht lokaler Ausführung wurde angepasst.

Unterstützung für Datenkonvertierung von StringType, TimestampType und VariantType zur Mock-Funktion to_date hinzugefügt.

Unterstützung von folgenden APIs hinzugefügt:

• snowflake.snowpark.functions:

  • get

  • concat

  • concat_ws

Fehler behoben, der dazu führte, dass die Werte NaT und NaN nicht erkannt wurden.

Fehler behoben, bei dem beim Ableiten eines Schemas einfache Anführungszeichen zu Stagingdateien hinzugefügt wurden, die bereits einfache Anführungszeichen aufwiesen.

Fehler behoben, bei dem DataFrameReader.csv nicht in der Lage war, Werte in Anführungszeichen zu verarbeiten, die ein Trennzeichen enthielten.

Fehler behoben, der dazu führte, dass bei einem None-Wert in einer arithmetischen Berechnung die Ausgabe math.nan statt None enthielt.

Fehler in den Funktionen sum und covar_pop behoben, sodass nun bei einem math.nan-Wert in den Daten auch die Ausgabe math.nan ist.

Fehler behoben, bei dem Stagingbereichsoperationen nicht mit Verzeichnissen umgehen konnten.

Fehler behoben, sodass DataFrame.to_pandas für int64-Werte den numerische Snowflake-Typen mit der Genauigkeit 38 verwendet.

Unterstützung für das Registrieren von UDFs und gespeicherten Prozeduren wurde hinzugefügt.

Unterstützung von folgenden APIs hinzugefügt:

• snowflake.snowpark.Session:

  • file.put

  • file.put_stream

  • file.get

  • file.get_stream

  • read.json

  • add_import

  • remove_import

  • get_imports

  • clear_imports

  • add_packages

  • add_requirements

  • clear_packages

  • remove_package

  • udf.register

  • udf.register_from_file

  • sproc.register

  • sproc.register_from_file

• snowflake.snowpark.functions

  • current_database

  • current_session

  • date_trunc

  • object_construct

  • object_construct_keep_null

  • pow

  • sqrt

  • udf

  • sproc

Unterstützung für Datenkonvertierung von StringType, TimestampType und VariantType zur Mock-Funktion to_time hinzugefügt.

Fehler behoben, durch den Spalten für konstante Funktionen mit Nullen gefüllt wurden.

to_object, to_array und to_binary korrigiert, um besser mit Nulleingaben umgehen zu können.

Fehler behoben, der dazu führte, dass der Vergleich von Zeitstempeldaten nicht mit Jahren größer 2262 möglich war.

Fehler behoben, sodass Session.builder.getOrCreate die erstellte Mock-Sitzung zurückgibt.