Pandas 2.1是一个重要的版本更新，带来了许多新的改进和新功能，让数据分析更加高效和强大。下面将介绍其中一些最重要的改进和新功能，并给出示例代码。
一、性能改进
Pandas 2.1在性能方面做了许多改进，特别是在数据读取和写入方面。其中最大的改进是引入了一个新的引擎，用于读取和写入大型数据集。这个新引擎可以更快地读取和写入数据，特别是对于大型数据集来说。此外，Pandas 2.1还优化了其他一些操作的速度，例如排序和分组操作。
二、向量化操作
Pandas 2.1引入了一个新的向量化操作，可以更快地执行各种数据操作。这个向量化操作基于Numba库，可以自动将Python函数转换为机器代码，从而加速计算过程。通过使用向量化操作，可以大大提高数据处理的速度和效率。
三、扩展性
Pandas 2.1引入了一些新的功能和优化，以支持更大规模的数据分析。例如，Pandas 2.1支持在分布式环境中运行一些操作，从而可以利用多核处理器或计算机集群来加速数据处理。此外，Pandas 2.1还引入了一些新的数据结构和函数，以支持更复杂的数据分析需求。
四、新功能
Pandas 2.1还引入了一些新功能，以提供更多的数据分析工具和选项。例如，Pandas 2.1引入了一个新的函数，用于计算移动平均线和相对强度指数（RSI）。此外，Pandas 2.1还增加了一些新的聚合函数和转换函数，以支持更复杂的数据处理需求。
下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas 2.1中的新功能来计算移动平均线和RSI：
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas_datareader import data as pdr

获取股票数据

data = pdr.get_data_yahoo(‘AAPL’, start=’2020-01-01’, end=’2023-06-30’)

计算移动平均线

mavg = data[‘Adj Close’].rolling(window=20).mean()

计算RSI

er = data[‘Adj Close’].pct_change().dropna()
rsi = (er - er.mean()) / (er.std() * 100)

将结果存储在新的DataFrame中

result = pd.DataFrame({‘Adj Close’: data[‘Adj Close’], ‘mavg’: mavg, ‘RSI’: rsi})

打印结果

print(result)
请注意，为了运行此代码，您需要安装pandas_datareader库。您可以使用以下命令安装：pip install pandas_datareader。
总之，Pandas 2.1带来了许多新改进和新功能，让数据分析更加高效和强大。通过使用这些新改进和新功能，您可以更快地处理数据、更深入地分析数据，并获得更准确的预测结果。