Pandas 是一个流行的开源数据分析库，它是基于 NumPy 构建的，为 Python 编程语言提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。Pandas 主要用于数据清洗、数据转换、数据分析等任务，使得数据处理工作变得更加高效和便捷。
Pandas 的两个主要数据结构是 Series 和 DataFrame：
- Series：一维数组，可以保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数等），并且带有标签（索引）。Series 类似于带有索引的 NumPy 数组，但提供了更多的功能和方法。
- DataFrame：二维表格型数据结构，可以看作是由多个 Series 组成的字典。每个 Series 代表一个列，而 DataFrame 则是由这些列组成的表格。DataFrame 既可以保存不同类型的数据，也可以通过行和列的标签进行索引。
Pandas 提供了丰富的功能，包括但不限于：
- 数据读取和写入：能够从各种文件格式（如 CSV、Excel、SQL 数据库等）读取数据，并能够将数据写入这些格式。
- 数据清洗和预处理：处理缺失数据、重复数据、数据类型转换等。
- 数据操作：数据排序、过滤、分组、聚合、合并等。
- 数据可视化：通过内置的绘图功能，可以方便地生成各种统计图表。
Pandas 因其强大的数据处理能力和友好的 API，成为了数据科学、分析和机器学习领域中不可或缺的工具之一。
