pandas-dev/pandas

解決的問題

Pandas 為 Python 中實際的現實世界數據分析提供了高階構建塊。它簡化了處理關係型或帶標籤數據的過程，使其比使用基礎 Python 結構更加直觀且具備表現力。

工作原理

它引入了快速且靈活的數據結構（例如 DataFrame），允許進行複雜的數據操作。它利用 NumPy 進行多維陣列和數學函數運算，並提供數據對齊、索引和 I/O 操作的工具。

適用對象

需要在結構化數據集上執行數據操作、清洗和分析的數據分析師和開發人員。

亮點

• 缺失數據處理：輕鬆管理不同數據類型中的 NaN、NA 或 NaT。
• 數據對齊：計算過程中物件與標籤的自動或顯式對齊。
• Group By：用於聚合和轉換數據的強大 split-apply-combine 操作。
• 強大的 I/O：從 CSV、Excel 檔案、資料庫和 HDF5 格式載入數據的工具。
• 時間序列：用於日期範圍生成、頻率轉換和移動窗口統計的專門功能。