Vue d'ensemble

Pandas 1.2, publié le 2 janvier 2021, introduit le type nullable FloatingDtype et améliore le système de mise en forme des DataFrames.

Fonctionnalités principales

Type nullable FloatDtype

Le nouveau type Float32Dtype / Float64Dtype permet de stocker des flottants avec des valeurs manquantes explicites (pd.NA) au lieu de NaN. Cela unifie la gestion des valeurs manquantes avec les types entiers nullable déjà disponibles.

python 
import pandas as pd
import numpy as np

# Ancien comportement : NaN convertit en float64
s_old = pd.Series([1.0, None, 3.0])
print(s_old.dtype)  # float64
print(s_old[1])    # nan

# Nouveau : FloatingDtype avec pd.NA
s_new = pd.array([1.0, None, 3.0], dtype=pd.Float64Dtype())
print(s_new.dtype)  # Float64
print(s_new[1])    # <NA>
print(s_new.sum())  # 4.0 (NA ignoré proprement)

Amélioration du Styler

Le système Styler a été refondu pour produire un HTML plus propre et supporter de nouvelles options de mise en forme : dégradés, barres de données et export vers LaTeX.

python 
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'produit': ['A', 'B', 'C'],
    'ventes': [120, 340, 210],
    'marge': [0.15, 0.32, 0.08],
})

# Mise en forme conditionnelle
styled = (
    df.style
    .bar(subset=['ventes'], color='#5fba7d')
    .format({'marge': '{:.0%}'})
    .set_caption('Résumé des ventes')
)
# styled.to_html() pour export HTML
# styled.to_latex() pour export LaTeX (nouveau)

Sources