.Data -Analyse: Pandas bietet leistungsstarke Datenstrukturen und -operationen für die Analyse von Daten wie Gruppierung, Sortierung, Filterung und Aggregation von Daten.
Datenreinigung: Pandas bietet verschiedene Methoden zum Reinigen und Manipulieren von Daten, einschließlich Handhabung fehlender Werte, Entfernen von Duplikaten und Transformation von Daten.
Datenmanipulation: Pandas ermöglicht eine effiziente Manipulation von Datenrahmen, wie z. B. das Zusammenführen, Verbinden und Umbau von Daten.
Explorationsdatenanalyse: Pandas erleichtert die explorative Datenanalyse, indem sie Funktionen zur Visualisierung und Zusammenfassung von Daten bereitstellen, z. B. Histogramme, Streudiagramme und Boxplots.
.Machine Learning: Pandas wird üblicherweise für Datenvorbereitungs- und Featuring Engineering -Aufgaben in maschinellen Lernprojekten verwendet.
.Data Science -Wettbewerbe: Pandas ist ein beliebtes Instrument für die Teilnahme an Datenwissenschaftswettbewerben, da es eine schnelle und effiziente Erforschung und Manipulation ermöglicht.
.Finance und Ökonomie: Pandas wird in der Finanzanalyse und in der wirtschaftlichen Forschung für Aufgaben wie die Analyse von Aktienmarktdaten, die Durchführung der Risikoanalyse und die Prognose wirtschaftlicher Trends häufig verwendet.
Web -Scraping: Pandas können verwendet werden, um Daten von Webseiten zu extrahieren und sie in strukturierte Datenrahmen umzuwandeln.
Geospatial -Datenanalyse: Pandas können Geospatial -Daten erledigen und räumliche Analyseaufgaben wie die Berechnung von Entfernungen und das Erstellen räumlicher Diagramme ausführen.
Bioinformatik: Pandas wird in Bioinformatik zur Analyse biologischer Daten wie Genexpressionsdaten und genomischen Sequenzen verwendet.
Sozialwissenschaften: Pandas wird in der sozialwissenschaftlichen Forschung zur Analyse von Umfragedaten, Social-Media-Daten und anderen sozialwissenschaftlichen Datensätzen eingesetzt.
Insgesamt ist Pandas eine vielseitige und weit verbreitete Bibliothek im Python-Ökosystem für verschiedene datenbezogene Aufgaben und macht es zu einem wertvollen Instrument für Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Forscher in verschiedenen Bereichen.