Python的Pandas库

什么是Pandas库？

Pandas 是 Python 生态中用于数据处理与分析的核心库，提供以 Series（带索引的一维数组） 与 DataFrame（带行列标签、可混合类型的二维表） 为基础的数据结构，支持对结构化数据（如 CSV、Excel、数据库导出表等）进行高效、可复现的操作。其主要功能可概括如下：

数据读取与写入：支持从 CSV、Excel、JSON、HTML 表格、剪贴板以及多种数据库接口读取数据，并可将处理结果便捷地导出为常见文件格式，便于与其他系统或工具对接。
数据清洗与预处理：提供缺失值处理、重复值处理、类型转换、字符串处理、日期时间解析、异常值筛查等能力，帮助将原始数据整理为可分析的标准化数据集。
数据选择与过滤：支持按列、按行、按条件或按标签/位置进行灵活索引与切片，并可进行排序、抽样与去重操作，满足数据探索与业务规则过滤的需求。
统计分析与汇总计算：内置丰富的描述性统计与聚合函数，可快速计算均值、方差、分位数、相关性等指标，并支持按组（groupby）进行分组统计与多指标汇总。
数据变形与重构：提供透视表（pivot_table）、交叉表（crosstab）、宽表/长表转换（melt）、合并与连接（merge/join/concat）等功能，便于在不同分析视角下重组数据结构。
时间序列处理：对时间索引与时间窗口操作提供原生支持，可完成按频率重采样（resample）、移动窗口计算（rolling）、时间对齐与区间筛选等任务，适用于金融、物联网、日志等场景。
与可视化及科学计算生态协同：Pandas 可与 NumPy、Matplotlib、SciPy、scikit-learn 等库无缝集成，既可作为数据处理管道的基础，也可作为建模与可视化的上游数据准备工具。