Pandas 是一個(gè)流行的開源數(shù)據(jù)分析庫(kù)，它是基于 NumPy 構(gòu)建的，為 Python 編程語(yǔ)言提供了高性能、易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。Pandas 主要用于數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析等任務(wù)，使得數(shù)據(jù)處理工作變得更加高效和便捷。

Pandas 的兩個(gè)主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 Series 和 DataFrame：

• Series：一維數(shù)組，可以保存任何數(shù)據(jù)類型（整數(shù)、字符串、浮點(diǎn)數(shù)等），并且?guī)в袠?biāo)簽（索引）。Series 類似于帶有索引的 NumPy 數(shù)組，但提供了更多的功能和方法。
• DataFrame：二維表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以看作是由多個(gè) Series 組成的字典。每個(gè) Series 代表一個(gè)列，而 DataFrame 則是由這些列組成的表格。DataFrame 既可以保存不同類型的數(shù)據(jù)，也可以通過行和列的標(biāo)簽進(jìn)行索引。

Pandas 提供了豐富的功能，包括但不限于：

• 數(shù)據(jù)讀取和寫入：能夠從各種文件格式（如 CSV、Excel、SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)等）讀取數(shù)據(jù)，并能夠?qū)?shù)據(jù)寫入這些格式。
• 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：處理缺失數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。
• 數(shù)據(jù)操作：數(shù)據(jù)排序、過濾、分組、聚合、合并等。
• 數(shù)據(jù)可視化：通過內(nèi)置的繪圖功能，可以方便地生成各種統(tǒng)計(jì)圖表。

Pandas 因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和友好的 API，成為了數(shù)據(jù)科學(xué)、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中不可或缺的工具之一。