pandas-dev/pandas

解决的问题

Pandas 为 Python 中实际的现实世界数据分析提供了高级构建块。它简化了处理关系型或带标签数据的过程，使其比使用基础 Python 结构更加直观和具有表现力。

工作原理

它引入了快速且灵活的数据结构（例如 DataFrame），允许进行复杂的数据操作。它利用 NumPy 进行多维数组和数学函数运算，并提供数据对齐、索引和 I/O 操作的工具。

适用对象

需要在结构化数据集上执行数据操作、清洗和分析的数据分析师和开发人员。

亮点

• 缺失数据处理：轻松管理不同数据类型中的 NaN、NA 或 NaT。
• 数据对齐：计算过程中对象与标签的自动或显式对齐。
• Group By：用于聚合和转换数据的强大的 split-apply-combine 操作。
• 强大的 I/O：从 CSV、Excel 文件、数据库和 HDF5 格式加载数据的工具。
• 时间序列：用于日期范围生成、频率转换和移动窗口统计的专门功能。