Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek für die Datenmanipulation und -analyse in Python. Sie bietet leistungsstarke Funktionen und Datenstrukturen, die es Entwicklern ermöglichen, Daten effizient zu verarbeiten, zu transformieren und zu analysieren.
Pandas basiert auf den grundlegenden Datenstrukturen von NumPy, erweitert diese jedoch um zusätzliche Funktionen und Möglichkeiten. Die Hauptdatenstruktur in Pandas ist der sogenannte DataFrame, der eine tabellarische Darstellung von Daten ermöglicht. Ähnlich wie eine Tabelle in einer Datenbank oder eine Excel-Tabelle können Daten in einem DataFrame organisiert und manipuliert werden.
Pandas bietet eine Vielzahl von Funktionen zur Datenmanipulation, einschließlich Filtern, Sortieren, Gruppieren und Zusammenführen von Daten. Es ermöglicht auch die Berechnung von statistischen Kennzahlen, wie z.B. Durchschnitt, Summe oder Standardabweichung, sowie die Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen.
Pandas wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Datenanalyse, maschinelles Lernen, Finanzwesen und Wissenschaft. Es ermöglicht es Entwicklern, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und komplexe Analysen durchzuführen. Mit Pandas können Daten aus verschiedenen Quellen importiert und exportiert werden, einschließlich CSV-Dateien, Excel-Tabellen, Datenbanken und Web-APIs.
Darüber hinaus bietet Pandas eine nahtlose Integration mit anderen Python-Bibliotheken wie NumPy, Matplotlib und Scikit-learn, was die Entwicklung von Datenanalyse- und Machine-Learning-Anwendungen erleichtert.