Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的核心库，因其灵活的结构和强大的功能广受开发者喜爱。无论是处理结构化数据、时间序列分析，还是数据清洗与可视化，Pandas 都能提供高效的解决方案。
📚 快速入门
安装
pip install pandas📌 点击了解Python基础语法以更好地掌握Pandas使用。
核心数据结构
DataFrame：二维表格型数据结构，类似Excel表格Series：一维数组型数据结构，支持标签索引Panel：三维数据结构（较少使用）
常用操作
- 数据读取：
pd.read_csv()/pd.read_excel() - 数据筛选：
df.loc[]/df.query() - 数据聚合：
df.groupby()+agg() - 数据可视化：
df.plot()（需搭配Matplotlib）
- 数据读取：
📈 应用场景
- 数据分析：处理CSV文件、数据库导出等
- 金融建模：时间序列分析与统计计算
- 科研领域：实验数据整理与结果可视化
- Web开发：结合Django/Flask进行数据处理
🌐 扩展阅读
想深入了解数据可视化？可以参考 数据可视化教程。