Pandas 3.0 在 2026 年 1 月 21 日正式发布，带来了与 Apache Arrow 生态深度集成的架构性变革。这一版本最显著的特征是默认启用 PyArrow 支撑的专用字符串类型（str dtype），取代了长期以来使用 NumPy object dtype 表示字符串的历史做法。根据官方文档说明，当环境中安装了 PyArrow 时，新建 Series 或 DataFrame 时字符串列将自动推断为 PyArrow 支撑的 str 类型；未安装 PyArrow 的情况下则回退到 NumPy object dtype。这一变化不仅仅是类型命名的调整，更标志着 Pandas 从传统 BlockManager 内存布局向 Arrow-backed 列式存储演进的关键转折点。
从工程实践角度来看，Arrow 集成带来的最直接收益是零拷贝交互与跨库互操作能力。在 Pandas 3.0 中，用户可以通过 dtype="int64[pyarrow]" 这样的语法糖显式指定列使用 pyarrow.ChunkedArray 作为底层存储，也可以使用 pd.ArrowDtype(pa.decimal128(3, scale=2)) 这样更精细的类型声明来支持十进制精度、嵌套结构等 NumPy 原生不支持的数据类型。这种设计使得 Pandas 数据结构可以与 Polars、cuDF 等同样基于 Arrow 规范的库实现真正的内存共享，避免了传统 Pandas 与其他数据处理框架之间频繁的序列化与反序列化开销。对于需要处理大规模数据的分析流水线，这一特性可以显著降低端到端延迟并减少内存占用峰值。
然而，Arrow 集成的工程化落地并非没有代价。Pandas 3.0 引入了更严格的类型约束：使用专用字符串类型后，对字符串列进行 setitem 操作时如果传入非字符串值将会直接失败，这与过去 NumPy object dtype 宽松的类型容忍度形成鲜明对比。此外，依赖 df.dtype == object 进行类型判断的现有代码在迁移到 Pandas 3.0 后将不再按预期工作，需要调整为检查 isinstance(df.dtypes.iloc[0], pd.StringDtype) 或显式检查 .dtype.kind == 'U'。官方文档建议用户在升级前先迁移到 Pandas 2.3 并消除所有弃用警告，以确保平滑过渡到 3.0 版本。
Copy-on-Write（CoW）机制的语义变化同样值得关注。Pandas 3.0 明确规定，所有索引操作（包括访问 DataFrame 列作为 Series）返回的结果在用户 API 层面始终表现为拷贝行为。这一设计消除了过去 Pandas 中视图与拷贝语义混淆带来的潜在问题，使得数据修改的副作用更加可预测。对于依赖隐式视图共享以节省内存的代码，需要显式调整策略：要么在必要时手动复用底层数据以避免意外拷贝，要么利用 df.copy(deep=False) 明确声明浅拷贝需求。需要注意的是，CoW 并不会自动将 DataFrame 列转换为 Arrow-backed 存储，类型选择与内存布局策略仍需开发者根据具体场景权衡配置。
针对已有大规模 Pandas 代码库的组织，建议采取分阶段迁移策略。第一阶段可以在不影响生产代码的前提下，通过 pd.set_option('future.infer_string', True) 预先体验新行为并识别需要修改的代码点。第二阶段可以在测试环境中启用完整的新字符串类型默认行为，运行完整的回归测试套件。第三阶段则是在确认所有依赖库兼容 Pandas 3.0 后，逐步将生产环境切换到新版本。整个过程中，保持对混合存储模式（部分列使用 Arrow-backed，部分列保持 NumPy-backed）性能特性的监控尤为重要，因为跨存储类型的列操作可能带来意外的性能回退而非预期的收益提升。
资料来源：pandas.pydata.org/docs/whatsnew/v3.0.0.html、pandas.pydata.org/docs/user_guide/pyarrow.html