Narwhals v1.32.0 版本发布:增强数据操作能力与类型支持
2025-07-06 02:58:24作者:江焘钦
Narwhals 是一个专注于数据处理的 Python 库,它提供了统一的数据操作接口,支持多种后端引擎,包括 Pandas、PySpark、DuckDB 等。最新发布的 v1.32.0 版本带来了多项功能增强和优化,特别是在窗口函数、数据类型支持和跨后端兼容性方面有了显著提升。
核心功能增强
窗口函数支持扩展
本次版本显著增强了窗口函数的支持范围,特别是对于 PySpark 和 DuckDB 后端:
- 新增了对
cum_min
和cum_max
函数的 PySpark 实现,使得在 Spark 环境下也能使用这些累积计算功能 - 为 PySpark、SQLFrame 和 DuckDB 添加了对
diff
、shift
、is_first_distinct
和is_last_distinct
函数的支持 - 特别值得注意的是,
order_by
参数在Expr.over
方法中正式公开,为窗口操作提供了更灵活的排序控制
数据类型支持
- 新增了对
Binary
数据类型的支持,扩展了处理二进制数据的能力 - 改进了类型系统,现在能够跟踪表达式是否为多输出,并统一了错误消息,提升了开发体验
跨后端兼容性改进
Narwhals 一直致力于提供跨后端的统一 API 体验,本次版本在这方面做了多项优化:
- 在
scan_parquet
方法中增加了对 Spark-like 后端的支持 - 新增了完整的
full join
支持,完善了数据合并操作的功能集 - 修复了多个后端兼容性问题,特别是针对 Pandas 和 PyArrow 后端的一些边界情况
内部架构优化
从技术架构角度看,本次版本包含多项内部改进:
- 引入了
Compliant
系列类(CompliantWhenThen
、CompliantGroupBy
等),为不同后端的实现提供了更清晰的规范 - 改进了表达式元数据跟踪机制,现在能够更准确地追踪
ExpansionKind
- 重构了类型系统,将
DepthTracking
相关类型进行了合理组织 - 清理了
_arrow
模块,提升了代码可维护性
破坏性变更
需要注意的是,本次版本移除了 LazyFrame.unique
方法中的 maintain_order
参数,因为该参数实际上从未被支持过。开发者在使用时需要注意这一变更。
总结
Narwhals v1.32.0 版本在功能丰富度和跨后端兼容性方面都取得了显著进步。特别是窗口函数的增强和二进制数据类型的支持,使得 Narwhals 在处理复杂数据操作时更加得心应手。内部架构的优化也为未来的功能扩展打下了坚实基础。对于需要在不同数据处理引擎间切换的项目,Narwhals 提供了一个越来越完善的统一抽象层。
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