¿Cómo saber la versión de Pandas o cualquier otra librería en Python?

Pandas, al igual que la mayoría de las librerías de Python, es un software del que se están publicando continuamente versiones con mejoras y nuevas funcionalidades. Por eso, saber la versión de Pandas puede ser algo necesario. Especialmente cuando se desea utilizar nuevas funcionalidades que solamente se encuentran a partir de una versión. Veamos cómo se puede saber en Python cuál es la versión instalada de Pandas o de cualquier otra librería.

Comprobar la versión de Pandas instalada en Python

La forma más sencilla para conocer la versión de Pandas instada en nuestro sistema es usar la propiedad __version__ que existe en liberas de Python. Algo que se puede hacer una vez importada la librería.

import pandas

print(pandas.__version__)

1.5.3

En este caso, la versión de Python que está instalada en el sistema es la 1.5.3. La última revisión de la versión 1 de Pandas fue lanzada el 18 de enero de 2023.

Habitualmente Pandas se suele importar empleando el alias pd, lo que no se ha hecho en ejemplo anterior. Cuando se hace esto no existen pandas en el espacio de trabajo, por lo que para acceder a la propiedad se debe usar el alias como se muestra a continuación.

import pandas as pd

print(pd.__version__)

1.5.3

Como es de esperar, el número de versión es el mismo que antes, pero ahora si se hubiese usado pandas.__version__ se produciría un error.

Significado del número de versión

En Python las librerías suelen emplear el esquema de numeración semántica (SemVer, del inglés Semantic Versioning). Una convección estándar para numerar las versiones de software que se ha vuelto ampliamente adoptada en la industria.

El esquema de numeración semántica permite comprender de una forma rápida la compatibilidad y el alcance de los cambios en una nueva versión del software. Para lo que se emplean tres números: principal (major), secundario (minor) y revisión (patch). Cada uno de los cuales tiene un significado específico.

1. Número Principal (Major Version): El primer número (1 en este caso) representa la versión principal del software. Los cambios en el número principal generalmente indican cambios significativos y pueden implicar incompatibilidades con versiones anteriores. Por ejemplo, un cambio de la versión 1.x a la versión 2.0 a menudo indica importantes reescrituras o adiciones al software que pueden requerir modificaciones en el código existente.
2. Número Secundario (Minor Version): El segundo número (2 en este caso) representa la versión secundaria del software. Los cambios en la versión secundaria generalmente indican nuevas características o mejoras importantes que son compatibles con la versión principal actual. Por ejemplo, una actualización de la versión 1.2 a la versión 1.3 podría agregar nuevas características o mejoras, pero no debería causar incompatibilidades importantes.
3. Número de Revisión (Patch Version): El tercer número (3 en este caso) representa el número de revisión o parche del software. Los cambios en el número de revisión suelen indicar correcciones de errores, mejoras menores o actualizaciones de seguridad. Estas actualizaciones generalmente son totalmente compatibles con las versiones principales y secundarias actuales.

Así la versión de Pandas 1.5.3 indica que se está usando la versión principal 1, la versión secundaria 5 y el número de revisión 3. Las actualizaciones de versión principal, como es el caso de la 2.0.0, puede afectar a la compatibilidad, por lo que antes de actualizar se debería evaluar las posibles implicaciones del cambio. En el caso de las versiones secundarias, a pesar de incluir cambios importantes, estos no deberían afectar a la compatibilidad. Finalmente, las revisiones solo contienen soluciones de errores, por lo que no debería existir problema a la hora de actualizar.

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo se puede saber la versión de Pandas o cualquier otra librería instalada en nuestro sistema Python. Saber este dato es importante ya que existen características que se introducen en algunas versiones y no están disponibles en las anteriores. También se ha visto cómo interpretar el número de versión para saber cuándo las actualizaciones pueden tener problemas y cuando no.

Imagen de Willfried Wende en Pixabay