Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，建立在 NumPy 库之上。它提供了一组高效的数据结构和数据分析工具，使得在 Python 中进行数据操作变得更加简单和灵活。
Pandas 的主要数据结构是两种核心对象：Series 和 DataFrame。
- Series 是一维标记数组，类似于带有标签的数组。它可以存储任何数据类型，并且每个元素都与一个唯一的标签相关联。
- DataFrame 是二维标记数据结构，类似于电子表格或 SQL 表。它由多个列组成，每列可以是不同的数据类型，可以将 DataFrame 视为一系列 Series 对象的集合。
Pandas 提供了丰富的功能，包括：
- 数据的读取和写入：支持从各种文件格式（如CSV、Excel、SQL数据库等）读取数据，并可以将数据导出为不同的文件格式。
- 数据清洗和预处理：提供了丰富的数据清洗和转换函数，包括缺失值处理、重复值处理、数据类型转换等。
- 数据筛选和排序：可以根据条件对数据进行筛选、排序和切片。
- 数据统计和聚合：支持各种统计和聚合操作，如计数、求和、平均值、最大值、最小值等。
- 数据可视化：提供了简单易用的绘图功能，可以生成各种统计图表和数据可视化图形
标签：干什么,DataFrame,Pandas,文件格式,Series,数据结构,数据,pandas From： https://www.cnblogs.com/mxleader/p/17441296.html