2024 年 Snowpark Library for Python 版本说明¶

当 arg 是 Pandas Series 或 collections.abc.Mapping 时，添加了对 Series.map 的部分支持。不支持实施 __missing__ 但不是:code:collections.defaultdict 实例的 dict 实例。

为 axis=1 和 axis=None 添加了对 DataFrame.align 和 Series.align 的支持。

添加了对 pd.json_normalize 的支持。

添加了对带有 axis=0、freq=None 和 limit=None 的 GroupBy.pct_change 的支持。

添加了对 DataFrameGroupBy.__iter__ 和 SeriesGroupBy.__iter__ 的支持。

添加了对 np.sqrt、np.trunc、np.floor、numpy 三角函数、np.exp、np.abs、np.positive 和:code:np.negative 的支持。

添加了对数据帧交换协议方法 DataFrame.__dataframe__() 的部分支持。

修正了 df.loc 中从系列设置单列会导致意外的 None 值的错误。

在 Pandas 中使用 UNPIVOT INCLUDE NULLS 代替哨兵值进行取消透视操作。

改进了 pd.read_excel 文档。

添加了对 Index.to_numpy 的支持。

为 axis=0 添加了对 DataFrame.align 和 Series.align 的支持。

添加了对 snowflake.snowpark.functions.window 的支持

添加了对 :code:`pd.read_pickle`（使用原生 Pandas 进行处理）的支持。

添加了对 :code:`pd.read_html`（使用原生 Pandas 进行处理）的支持。

添加了对 :code:`pd.read_xml`（使用原生 Pandas 进行处理）的支持。

在 GroupBy.aggregate、DataFrame.aggregate 和 Series.aggregate 中添加了对聚合函数 "size" 和 len 的支持。

在 Series.str.len 中添加了对列表值的支持。

修复了以下错误：使用单个可调用函数（例如 pd.DataFrame([0]).agg(np.mean)）聚合单列数据帧时无法调换结果。

修复了 DataFrame.dropna() 会执行以下操作的错误：

• 将空白 subset`（例如 :code:`[]）视为它指定了所有列，而不是没有列。

• 为标量 subset 引发 TypeError，而不是仅对该列进行筛选。

• 为类型 pandas.Index 的 subset 引发 ValueError，而不是对索引中的列进行筛选。

在笔记本环境中使用动态透视表，创建限定范围的只读表以减少 TableNotFoundError。

修复了以下错误：当 axis = 1 时，concat 数据帧或 series 对象来自同一个数据帧。

通过消除不必要的联接和临时表创建，使用标量 x 值改进 np.where。

使用联接展平透视，从而提高 get_dummies 性能。

添加了以下支持：修补 snowflake.snowpark.functions 模块中不可用的函数。

添加了对 snowflake.snowpark.functions.any_value 的支持

修复了以下错误：Table.update 无法处理 VariantType、MapType 和 ArrayType 数据类型。

修复了以下错误：在 DataFrame.join 中错误解析了列别名，导致从联接的 DataFrame 中选择列时出现错误。

修复了以下错误：如果目标表的索引不是默认 RangeIndex，则 Table.update 和 Table.merge 可能会失败。

添加了对 np.subtract、np.multiply、np.divide 和 np.true_divide 的支持。

添加了对跟踪 __array_ufunc__ 的使用情况的支持。

添加了对 np.float_power、np.mod、np.remainder、np.greater、np.greater_equal、np.less、np.less_equal、np.not_equal 和 np.equal 的 numpy 兼容性支持。

添加了对 np.log、np.log2 和 np.log10 的 numpy 兼容性支持。

添加了对 DataFrameGroupBy.bfill、SeriesGroupBy.bfill、DataFrameGroupBy.ffill 和 SeriesGroupBy.ffill 的支持。

在 Resampler 中添加了对 on 参数的支持。

在 value_counts() 中添加了对 timedelta 输入的支持。

添加了对应用 Snowpark Python 函数 snowflake_cortex_summarize 的支持。

添加了对 DataFrame.attrs 和 Series.attrs 的支持。

添加了对 DataFrame.style 的支持。

添加了对 np.full_like 的 numpy 兼容性支持

改进了行键为切片时为 head 和 iloc 生成的 SQL 查询。

改进了向 Series、DataFrame、Series.dt 和 DatetimeIndex 中的 tz_convert 和 tz_localize 传入未知时区时的错误消息。

为 Series、DataFrame、Series.dt 和 DatetimeIndex 中的 tz_convert 和 tz_localize 改进了文档，以指定支持的时区格式。

在使用 snowpark 函数时，添加了对 df.apply 和 series.apply`（以及 :code:`map 和 applymap）的额外 kwargs 支持。在第一个实参不是 pandas 对象的情况下，这允许 apply 和函数之间具有某种与位置无关的兼容性。

改进了行键为标量时为 iloc 和 iat 生成的 SQL 查询。

移除了 iterrows 中的所有联接。

改进了 Series.map 的文档以反映不支持的功能。

添加了对 np.may_share_memory 的支持，许多 scikit-learn 函数内部都在使用它。当使用 Snowpark pandas 对象调用时，此方法将始终返回 False。

修复了以下错误：当输入包含 timedelta 列时，DataFrame 和 Series pct_change() 会引发 TypeError。

修复了以下错误：replace() 有时会通过 replace() 错误地传播 Timedelta 类型。取而代之的是在 Timedelta 上为 replace() 引发 NotImplementedError。

修复了以下错误：DataFrame 和 Series round() 将为 Timedelta 列引发 AssertionError。取而代之的是在 NotImplementedError 上为 round() 引发 Timedelta。

修复了以下错误：当新索引是与原始索引没有重叠类型的 Series 时，reindex 会失败。

修复了以下错误：如果 as_index=False，在对 DataFrameGroupBy 对象调用 __getitem__ 时总是返回 DataFrameGroupBy 对象。

修复了以下错误：在现有列中插入 timedelta 值会静默地将值转换为整数，而不是引发 NotImplementedError。

修复了以下错误：axis=0 且 axis=1 的 DataFrame.shift() 无法传播 timedelta 类型。

DataFrame.abs()、DataFrame.__neg__()、DataFrame.stack() 和 DataFrame.unstack() 现在为 timedelta 输入引发 NotImplementedError，而不是无法传播 timedelta 类型。

修复了以下错误：DataFrame.alias 为输入列名称引发 KeyError。

修复了以下错误：当数据包含空字符串时，Snowflake 暂存区上的 to_csv 失败。

添加了对 TimedeltaIndex.mean 方法的支持。

添加了对以下某些情况的支持：使用 agg 或 aggregate 聚合 axis=0 的 Timedelta 列。

为 pd.merge_asof 添加了对 by、left_by、right_by、left_index 和 right_index 的支持。

添加了以下支持：将参数 include_describe 传递到 Session.query_history。

添加了对 DatetimeIndex.mean 和 DatetimeIndex.std 方法的支持。

添加了对 Resampler.asfreq、Resampler.indices、Resampler.nunique 和 Resampler.quantile 的支持。

在 closed = "left" 时添加了对 resample 频率 W、ME、YE 的支持。

为 pairwise = False 和 int window 添加了对 DataFrame.rolling.corr 和 Series.rolling.corr 的支持。

为 Rolling 添加了对基于时间的字符串 window 和 min_periods = None 的支持。

添加了对 DataFrameGroupBy.fillna 和 SeriesGroupBy.fillna 的支持。

添加了以下支持：使用惰性 Index 对象作为 data、index、和 columns 实参来构造 Series 和 DataFrame 对象。

添加了以下支持：使用 DataFrame/Series data 中不存在的 index 和 column 值构造 Series 和 DataFrame 对象。

添加了对 :code:`pd.read_sas`（使用原生 Pandas 进行处理）的支持。

添加了以下支持：将 rolling().count() 和 expanding().count() 应用到 Timedelta 系列和列。

在 pd.date_range 和 pd.bdate_range 中添加了对 tz 的支持。

添加了对 Series.items 的支持。

在 pd.to_datetime 中添加了对 errors="ignore" 的支持。

添加了对 DataFrame.tz_localize 和 Series.tz_localize 的支持。

添加了对 DataFrame.tz_convert 和 Series.tz_convert 的支持。

添加了以下支持：在 Series.map、Series.apply、DataFrame.apply 和 DataFrame.applymap 中应用 Snowpark Python 函数（例如 sin）。

改进了 to_pandas，以保持 TIMESTAMP_TZ 类型的原始时区偏移。

改进了 TIMESTAMP_TZ 类型的 dtype 结果，以显示正确的时区偏移。

改进了 TIMESTAMP_LTZ 类型的 dtype 结果，以显示正确的时区。

改进了将非布尔值传递给 groupby 聚合的 numeric_only 时的错误消息。

移除了有关 sort_values 中排序算法的不必要警告。

为内部创建临时表使用 SCOPED 对象。如果 SCOPED 对象在存储的 sproc 内创建，则在存储的 sproc 作用域内，否则将在会话作用域内，并且该对象将在作用域结束时自动清除。

改进了针对无意中导致物化速度缓慢的操作的警告消息。

移除了 Series.apply 中关于 convert_dtype 的不必要警告消息。

修复了以下错误：在原地更新已应用到原始 Series/DataFrame 后，通过 Series/DataFrame 创建的 Index 对象未正确更新 Series/DataFrame 的索引名称。

阻止了在打印 Timedelta 列时有时会显示的无用 SettingWithCopyWarning。

修复了源自其他 Series 对象的 Series 对象的 inplace 实参。

修复了以下错误：如果系列名称与索引列名称重叠，Series.sort_values 会失败。

修复了以下错误：更换数据帧会将 Timedelta 索引级别映射到整数列级别。

修复了以下错误：timedelta 列的 Resampler 方法会生成整数结果。

修复了以下错误：pd.to_numeric() 将 Timedelta 输入保留为 Timedelta，而不是将其转换为整数。

修复了使用系列值设置 loc 的单行或多行时的 DataFrame 设置。

在将列作为输入传递给 UDF 调用时，添加了对类型强制的支持。

添加了对 Index.identical 的支持。

修复了以下错误：DataFrameWriter.save_as_table 中的截断模式未正确处理仅包含现有表中一部分列的 DataFrames。

修复了以下错误：函数 to_timestamp 未设置列数据类型的默认时区。

添加了对 Timedelta 类型的有限支持，包括以下功能。Snowpark pandas 将为不支持的 NotImplementedError 引发 Timedelta。

• 支持通过 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 跟踪 Timedelta 类型。

• 支持通过 astype 将非 timedelta 转换为 timedelta。

• 将为不支持 Timedelta 的其他方法引发 NotImplementedError。

• 支持减去两个时间戳以得到 Timedelta。

• 支持使用 Timedelta 数据列编制索引。

• 支持添加或减去时间戳和 Timedelta。

• 支持两个 Timedelta 值之间的二进制算术。

• 支持二进制算术以及 Timedelta 值与数值之间的比较。

• 支持惰性 TimedeltaIndex。

• 支持 pd.to_timedelta。

• 支持 GroupBy 聚合 min、max、mean、idxmax、idxmin、std、sum、median、count、any、all、size、nunique、head、tail、aggregate。

• 支持 GroupBy 筛选 first 和 last。

• 支持 TimedeltaIndex 属性：days、seconds、microseconds 和 nanoseconds。

• 支持 diff，带有 axis=0 和 axis=1 的时间戳列。

• 支持 TimedeltaIndex 方法：ceil、floor 和 round。

• 支持 TimedeltaIndex.total_seconds 方法。

添加了对索引算术和比较运算符的支持。

添加了对 Series.dt.round 的支持。

添加了 DatetimeIndex 的文档页面。

添加了对 Index.name、Index.names、Index.rename 和 Index.set_names 的支持。

添加了对 Index.__repr__ 的支持。

添加了对 DatetimeIndex.month_name 和 DatetimeIndex.day_name 的支持。

添加了对 Series.dt.weekday、Series.dt.time 和 DatetimeIndex.time 的支持。

添加了对 Index.min 和 Index.max 的支持。

添加了对 pd.merge_asof 的支持。

添加了对 Series.dt.normalize 和 DatetimeIndex.normalize 的支持。

添加了对 Index.is_boolean、Index.is_integer、Index.is_floating、Index.is_numeric 和 Index.is_object 的支持。

添加了对 DatetimeIndex.round、DatetimeIndex.floor 和 DatetimeIndex.ceil 的支持。

添加了对 Series.dt.days_in_month 和 Series.dt.daysinmonth 的支持。

添加了对 DataFrameGroupBy.value_counts 和 SeriesGroupBy.value_counts 的支持。

添加了对 Series.is_monotonic_increasing 和 Series.is_monotonic_decreasing 的支持。

添加了对 Index.is_monotonic_increasing 和 Index.is_monotonic_decreasing 的支持。

添加了对 pd.crosstab 的支持。

添加了对 pd.bdate_range 的支持，包含了对 pd.date_range 和 pd.bdate_range 的业务频率支持 （B、BME、BMS、BQE、BQS、BYE、BYS）。

添加了对惰性 Index 对象的支持，作为 DataFrame.reindex 和 Series.reindex 中的 labels。

添加了对 Series.dt.days、Series.dt.seconds、Series.dt.microseconds 和 Series.dt.nanoseconds 的支持。

添加了以下支持：根据数字或字符串类型的 Index 创建 DatetimeIndex。

添加了以下支持：使用 Timedelta 对象编制字符串索引。

添加了对 Series.dt.total_seconds 方法的支持。

通过避免不必要的联接，改进了对来自同一 DataFrame 的系列执行操作时的合并和联接性能。

重构了 quoted_identifier_to_snowflake_type，以避免在类型已在本地缓存时进行元数据查询。

改进了 pd.to_datetime，以处理所有本地输入案例。

通过另一个惰性索引创建惰性索引，无需将数据提取到客户端。

为索引按位运算符引发了 NotImplementedError。

当 Index.names 设置为非列表类对象时，显示更清晰的错误消息。

每当在本地提取 MultiIndex 值时，都会引发警告。

改进了 pd.read_snowflake 的警告消息，以包括触发临时表创建时的创建原因。

通过避免需要紧急评估的检查，改进了 DataFrame.set_index 的性能，或者设置 DataFrame.index 或 Series.index。因此，当新索引与当前 Series 或 DataFrame 对象长度不匹配时，不再引发 ValueError。取而代之的是，当 Series 或 DataFrame 对象长于提供的索引时，Series 或 DataFrame 的新索引将使用“extra”元素的 NaN 值填充。否则，忽略在提供的索引中的 extra 值。

停止忽略 pd.Timedelta 标量中的纳秒。

修复了二进制运算树中的 AssertionError。

修复了使用命名 Series 时 Series.dt.isocalendar 中的错误

修复了源自 DataFrame 列的 Series 对象的 inplace 实参。

修复了以下错误：Series.reindex 和 DataFrame.reindex 未正确更新结果索引的名称。

修复了以下错误：指定 axis=1 时，Series.take 未给出错误。

添加了对以下 APIs 的支持：

• snowflake.snowpark.functions

  • rank

  • dense_rank

  • percent_rank

  • cume_dist

  • ntile

  • datediff

  • array_agg

• snowflake.snowpark.column.Column.within_group

添加了以下支持：解析模拟计划的正则表达式语句中的标志。这与上述 rlike 和 regexp 变更保持一致。

修复了以下错误：窗口函数 LEAD 和 LAG 没有合理处理选项 ignore_nulls。

修复了以下错误：在插入表格合并操作期间，未将值填充到结果 DataFrame。

修复了关于整数索引的 pandas FutureWarning。

添加了对 DataFrame.backfill、DataFrame.bfill、Series.backfill 和 Series.bfill 的支持。

添加了对采用默认参数的 DataFrame.compare 和 Series.compare 的支持。

添加了对 Series.dt.microsecond 和 Series.dt.nanosecond 的支持。

添加了对 Index.is_unique 和 Index.has_duplicates 的支持。

添加了对 Index.equals 的支持。

添加了对 Index.value_counts 的支持。

添加了对 Series.dt.day_name 和 Series.dt.month_name 的支持。

添加了对 Index 索引的支持，例如 df.index[:10]。

添加了对 DataFrame.unstack 和 Series.unstack 的支持。

添加了对 DataFrame.asfreq 和 Series.asfreq 的支持。

添加了对 Series.dt.is_month_start 和 Series.dt.is_month_end 的支持。

添加了对 Index.all 和 Index.any 的支持。

添加了对 Series.dt.is_year_start 和 Series.dt.is_year_end 的支持。

添加了对 Series.dt.is_quarter_start 和 Series.dt.is_quarter_end 的支持。

添加了对懒惰 DatetimeIndex 的支持。

添加了对 Series.argmax 和 Series.argmin 的支持。

添加了对 Series.dt.is_leap_year 的支持。

添加了对 DataFrame.items 的支持。

添加了对 Series.dt.floor 和 Series.dt.ceil 的支持。

添加了对 Index.reindex 的支持。

添加了对 DatetimeIndex 属性的支持：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 和 is_leap_year。

添加了对 Resampler.fillna 和 Resampler.bfill 的支持。

添加了对 Timedelta 类型的有限支持，包括创建 Timedelta 列和 to_pandas。

添加了对 Index.argmax 和 Index.argmin 的支持。

移除了导入 Snowpark pandas 时的公共预览警告消息。

移除了 SnowflakeQueryCompiler.is_series_like 方法中不必要的计数查询。

Dataframe.columns 现在返回原生 pandas Index 对象，而不是 Snowpark Index 对象。

在 Index 构造函数中重构并引入 query_compiler 实参，以从查询编译器创建 Index。

pd.to_datetime 现在返回 DatetimeIndex 对象，而不是 Series 对象。

pd.date_range 现在返回 DatetimeIndex 对象，而不是 Series 对象。

将不支持的聚合函数传递给 pivot_table 会引发 NotImplementedError，而不是 KeyError。

从有关不支持的聚合的错误消息和遥测中移除了轴标签和可调用名称。

修复了在 sort_values 之后调用时 Series.drop_duplicates 和 DataFrame.drop_duplicates 中的 AssertionError。

修复了 Index.to_frame 中的错误：未指定名称时结果框架的列名可能错误。

修复了某些 Index 文档字符串被忽略的错误。

修复了 Series.reset_index(drop=True) 中的错误：结果名称可能错误。

修复了 Groupby.first/last 中的错误：在底层窗口表达式中按正确列进行排序。

添加了对以下 APIs 的支持：

• snowflake.snowpark.functions

  • random

注册模拟函数时向 patch 函数添加了新参数：

• distinct 允许在 SQL 函数应不同时指定备用函数。

• pass_column_index 将命名参数 column_index 传递到模拟函数，该函数包含用于输入数据的 pandas.Index。

• pass_row_index 将命名参数 row_index 传递给模拟函数，这是该函数当前运行的以 0 为索引的行号。

• pass_input_data 将命名参数 input_data 传递给模拟函数，该函数包含当前表达式的整个输入数据帧。

• 添加了对 DataFrameWriter.save_as_table 方法中 column_order 参数的支持。

修复了以下错误：在 BinaryExpressions 中使用时，DecimalType 列错误截断为整数精度。

增加了对以下内容的新 API 支持：

• DataFrames

  • DataFrame.nlargest 和 DataFrame.nsmallest

  • DataFrame.assign

  • DataFrame.stack

  • DataFrame.pivot

  • DataFrame.to_csv

  • DataFrame.corr

  • DataFrame.corr

  • DataFrame.equals

  • DataFrame.reindex

  • DataFrame.at 和 DataFrame.iat

• Series

  • Series.nlargest 和 Series.nsmallest

  • Series.at 和 Series.iat

  • Series.dt.isocalendar

  • Series.equals

  • Series.reindex

  • Series.to_csv

  • Series.case_when，除非条件或替换可调用

  • series.plot()，数据物化到本地客户端

• GroupBy

  • DataFrameGroupBy.all 和 DataFrameGroupBy.any

  • DataFrameGroupBy 和 SeriesGroupBy 聚合 first 和 last

  • DataFrameGroupBy.get_group

  • SeriesGroupBy.all 和 SeriesGroupBy.any

• 通用

  • pd.pivot

  • :code:`read_excel`（使用本地 pandas 进行处理）

  • df.plot()，数据物化到本地客户端

扩展了现有 APIs，如下所示：

• 在 DataFrame.sample 和 Series.sample 中添加了对 replace 和 frac > 1 的支持。

• 添加了对 Series.str.translate 的部分支持，其中 table 的值为单代码点字符串。

• 在 fillna 中使用 method 参数时，添加了对 limit 参数的支持。

为 Index 及其 APIs 添加了文档页面。

修复了标量 other 为字面量 0 时使用 np.where 和 df.where 时出现的问题。

修复了在使用 dtype=np.uint64 转换为 Snowpark pandas DataFrame 或 Series 时关于精度损失的错误。

修复了以下错误：当 index 和 columns 在 pivot_table 期间包含 DataFrame 中所有列时，values 设置为 index。

添加了对 Index.copy() 的支持。

添加了对 Index APIs 的支持：dtype、valuesitem()、tolist()、to_series() 和 to_frame()。

扩展对 DataFrames 的支持，pd.pivot_table 和 DataFrame.pivot_table 中不包含行。

在 DataFrame.sort_index 和 Series.sort_index 中添加了对 inplace 参数的支持。

在注册 UDFs 和存储过程时，添加了对 strict 参数的支持。

修复了 convert_timezone 中的错误：设置 source_timezone 参数会返回错误。

修复了以下错误：使用 DateType 类型的空数据创建 DataFrame 会引发 AttributeError。

修复了以下错误：存在更新子句但未进行更新时表合并会失败。

修复了 to_char 模拟实施的错误，该错误会在传入列具有非连续行索引时引发 IndexError。

修复了在处理 CaseExpr 表达式时的错误，该错误会在传入列具有非连续行索引时引发 IndexError。

修复了 Column.like 实施中的错误，该错误会在传入列具有非连续行索引时引发 IndexError。

在 DataFrame.replace、DataFrame.dropna 和模拟函数 iff 的实施中添加了对类型强制的支持。

添加了对 DataFrame.pct_change 和 Series.pct_change 的支持，不包含 freq 和 limit 参数。

添加了对 Series.str.get 的支持。

添加了对 Series.dt.dayofweek、Series.dt.day_of_week、Series.dt.dayofyear 和 Series.dt.day_of_year 的支持。

添加了对 Series.str.__getitem__ (Series.str[...]) 的支持。

添加了对 Series.str.lstrip 和 Series.str.rstrip 的支持。

添加了对 DataFrameGroupby.size 和 SeriesGroupby.size 的支持。

为 axis=0 的聚合 count、sum、min、max、mean、std 和 var 添加了对 DataFrame.expanding 和 Series.expanding 的支持。

为 axis=0 的聚合计数添加了对 DataFrame.rolling 和 Series.rolling 的支持。

添加了对 Series.str.match 的支持。

为聚合大小添加了对 DataFrame.resample 和 Series.resample 的支持。

修复了会导致 GroupBy.aggregate 列的输出不正确排序的错误。

修复了以下错误：对具有区分 dtypes 的重复列的帧调用 DataFrame.describe 可能会导致错误或错误结果。

修复了 DataFrame.rolling 和 Series.rolling 中的错误，因此 window=0 现在抛出 NotImplementedError，而不是 ValueError

添加了对具有 axis=0 的 DataFrame.aggregate 和 Series.aggregate 中的命名聚合的支持。

pd.read_csv 使用原生 pandas CSV 解析器读取数据，然后使用 parquet 将数据上传到 Snowflake。这样会启用 read_csv 支持的大多数参数，包括日期解析和数字转换。通过 parquet 上传的速度大约是通过 CSV 上传的两倍。

最初的工作是直接在 Snowpark pandas 中支持 pd.Index。正在积极开发对作为 Snowpark pandas 的一流组件的 pd.Index 的支持。

添加了惰性索引构造函数并支持 len、shape、size、empty、to_pandas() 和 names。对于 df.index，Snowpark pandas 会创建惰性索引对象。

对于 df.columns，Snowpark pandas 支持非惰性版本的 Index，因为数据已在本地存储。

为文件格式 CSV 和 JSON 添加了对以下 DataFrameReader 读取选项的支持：

• PURGE

• PATTERN

• 值为 False 的 INFER_SCHEMA

• 值为 UTF8 的 ENCODING

添加了对 DataFrame.analytics.moving_agg 和 DataFrame.analytics.cumulative_agg_agg 的支持。

在 UDF 和存储过程注册期间添加了对 if_not_exists 参数的支持。

修复了处理时间格式时无法正确处理小数第二部分的错误。

修复了导致对 * 的函数调用失败的错误。

修复了阻止创建 map 和 struct 类型对象的错误。

修复了以下错误：函数 date_add 无法处理某些数字类型。

修复了以下错误：TimestampType 类型转换导致数据不正确。

修复了在某些情况下导致 DecimalType 数据精度不正确的错误。

修复了以下错误：引用缺失的表或视图会引发 IndexError。

修复了以下错误：模拟函数 to_timestamp_ntz 无法处理 None 数据。

修复了以下错误：模拟 UDFs 无法正确处理 None 的输出数据。

修复了以下错误：联接操作后 DataFrame.with_column_renamed 忽略了来自父 DataFrames 的属性。

修复了以下错误：在转换为 pandas DataFrame 时，大型值的整数精度丢失。

修复了以下错误：在从 pandas DataFrame 创建 DataFrame 时，datetime 对象的架构错误。

修复了 Column.equal_nan 实施中的错误：空数据未正确处理。

修复了以下错误：联接操作后 DataFrame.drop 忽略了来自父 DataFrames 的属性。

修复了模拟函数 date_part 中的错误：列类型设置不正确。

修复了以下错误：在将空数据插入不可为空的列时，DataFrameWriter.save_as_table 未引发异常。

修复了 DataFrameWriter.save_as_table 实施中的错误：

• 当传入数据的架构与现有表不同时，追加或截断失败。

• 当传入的数据未指定可为空的列时，截断失败。

移除了 pyarrow 的依赖项检查，因为它未使用。

改进了 Column.cast 的目标类型覆盖范围，添加了对转换为布尔和所有整数类型的支持。

调整了调用 UDFs 和存储过程时的错误体验。

为 UDFs 和存储过程注册中的 is_permanent 和 anonymous 选项添加了相应的错误消息，以更清楚地表明尚不支持这些功能。

现在，使用不支持的选项和值的文件读取操作会引发 NotImplementedError，而不是警告和不明确的错误信息。

在模拟函数 to_timestamp_ltz、to_timestamp_ntz、to_timestamp_tz 和 to_timestamp 中添加了对 NumericType 和 VariantType 的支持。

在模拟函数 to_char 中添加了对 DecimalType、BinaryType、ArrayType、MapType、TimestampType、DateType 和 TimeType 的支持。

添加了对以下 APIs 的支持：

• snowflake.snowpark.functions.to_varchar

• snowflake.snowpark.DataFrame.pivot

• snowflake.snowpark.Session.cancel_all

引入了新的异常类 snowflake.snowpark.mock.exceptions.SnowparkLocalTestingException。

添加了对转换为 FloatType 的支持。

修复了以下错误：在清理步骤中存储过程和 UDFs 不应移除 sys.path 中已有的导入。

修复了以下错误：在处理 datetime 格式时，小数第二部分无法正确处理。

修复了以下错误：Windows 平台上的文件操作无法正确处理目录名中的文件分隔符。

修复了以下错误：在 Windows 平台上读取 pandas 数据帧时，无法处理包含整型数据的 IntervalType 列。

修复了导致用户无法选择具有相同别名的多个列的错误。

修复了以下错误：标识符加引号时，Session.get_current_[schema|database|role|user|account|warehouse] 返回大写标识符。

修复了以下错误：substr 和 substring 无法处理从零开始的 start_expr。

通过在错误案例中引发 SnowparkLocalTestingException 实现了标准化错误体验，这与在非本地执行中引发的 SnowparkSQLException 相当。

改进了 Session.write_pandas 方法的错误体验，因此在调用时会引发 NotImplementError。

调整了错误体验，在非本地执行中重用封闭会话。

在模拟函数 to_date 中添加了对 StringType、TimestampType 和 VariantType 的支持。

添加了对以下 APIs 的支持：

• snowflake.snowpark.functions：

  • get

  • concat

  • concat_ws

修复了导致 NaT 和 NaN 无法识别的错误。

修复了以下错误：在推断架构时，单引号被添加到已有单引号的暂存区文件。

修复了以下错误：DataFrameReader.csv 无法处理包含分隔符的引号值。

修复了以下错误：当算数计算中存在 None 值，输出应保持 None，而不是 math.nan。

修复了函数 sum 和 covar_pop 中的错误：当存在 math.nan 值时，输出也应为 math.nan。

修复了以下错误：暂存区操作无法处理目录。

修复了以下错误：DataFrame.to_pandas 应将精度为 38 的 Snowflake 数值类型视作 int64。

添加了以下支持：注册 UDFs 和存储过程。

添加了对以下 APIs 的支持：

• 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

在模拟函数 to_time 中添加了对 StringType、TimestampType 和 VariantType 的支持。

修复了以下问题：常量函数的列填充空值。

修复了 to_object、to_array 和 to_binary，以更好地处理空值输入。

修复了以下问题：时间戳数据比较无法处理 2262 年之后的年份。

修复了以下问题：Session.builder.getOrCreate 应返回创建的模拟会话。