前言
本文是该专栏的第29篇，后面会持续分享python的数据分析知识，记得关注。
做过数据分析的同学，都知道pandas是开源数据分析工具，广泛用于数据清洗，数据处理，数据分析等相关领域。而随着现在行业的数据量越来越多，pandas的部分局限性也开始凸显，特别是在处理大数据业务的时候，效果非常明显。
而pandas2.0是pandas的最新版本，它的更新也带来了一些非常重要的改进和新功能，对于数据分析和数据科学方向的同学来说，绝对值得一试。
接下来，跟着笔者直接往下看“pandas2.0带来的新功能有哪些”。
正文
2.0版本的新增功能和优化，总的来说有以下几方面
1. 指定列的数据类型
对于pandas2.0引入了类型化的列，使得用户可以更好的管理数据类型，从而提高数据处理的效率。对于2.0版本的到来，用户可以在创建数据帧的时候，指定每个列的数据类型，这使得数据帧的类型更加清晰明了。
示例代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个带有类型化列的数据帧
df = pd.DataFrame({
'A': pd.Series(np.random.randn(5), dtype=&#