* Fehlende Datenhandhabung :Pandas stellt Methoden zur Verfügung, um fehlende Daten zu behandeln, z. B. fehlende Werte fallen, sie mit einem bestimmten Wert zu füllen oder sie zu interpolieren.
* Daten umstreiten :Pandas ermöglicht es Ihnen, Datensätze problemlos zusammenzuführen, zu verbinden und zu verkettet. Es enthält auch Methoden zum Aufteilen, Dreh- und Angelpunkten.
* Datenaggregation und Gruppierung :Pandas erleichtert es einfach, Daten nach einer oder mehreren Spalten zu aggregieren und Gruppen-by-Operationen auszuführen.
* Datenumformung :Pandas können Daten leicht von breit zum Langformat umgestalten und umgekehrt.
Datenanalyse
* Zeitreihenanalyse :Pandas bietet spezifische Funktionen für die Arbeit mit Zeitreihendaten, einschließlich Resampling, Verschiebung und Datumsmanipulation.
* Statistische Analyse :Pandas enthält Funktionen für die Durchführung gemeinsamer statistischer Operationen wie Berechnung der Mittelwert, Median, Standardabweichung, Korrelation und linearer Regression.
* Plotting :Pandas bietet integrierte Plotfunktionen zum Visualisierung von Daten.
maschinelles Lernen
* Feature Engineering :Pandas können verwendet werden, um Daten für maschinelles Lernen vorzubereiten und vorzubereiten.
* Datenexploration :Pandas kann verwendet werden, um Daten zu untersuchen und Erkenntnisse zu gewinnen, die dazu beitragen können, bessere Modelle für maschinelles Lernen aufzubauen.
Andere Funktionen
* Lesen und schreiben Sie in verschiedene Dateiformate :Pandas können verwendet werden, um Daten von CSV, Excel, JSON und verschiedenen anderen Formaten zu importieren und zu exportieren.
* Funktionalität erweitern mit benutzerdefinierten Funktionen :Pandas ermöglicht es Benutzern, ihre Funktionalität zu erweitern, indem sie ihre eigenen Funktionen und Methoden erstellen.
Insgesamt ist Pandas ein vielseitiges und leistungsstarkes Tool für die Datenwissenschaft und bietet umfassende Funktionen für die Datenreinigung, Manipulation, Analyse und Visualisierung.