Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。 Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。

在本教程中，我们将学习Python Pandas的各种功能以及如何在实践中使用它们。

Python Pandas的官方网站是： https://pandas.pydata.org/

Pandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。 它的名字“Pandas”源于Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometrics from Multidimensional data)。

2008年，为满足需要高性能，灵活的数据分析工具，开发商Wes McKinney着手开发Pandas。

在Pandas之前，Python主要用于数据生成和处理，用于数据分析的库相对较少。 Pandas的出现推进了Python在数据分析中的应用。 使用Pandas可以完成数据处理和分析的五个典型步骤：加载，准备，操作，模型和分析，并且大大简化了读取不同来源数据的过程。

目前Pandas广泛应用于不同的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。

Pandas的主要特点

• 快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。
• 将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具。
• 丢失数据的数据对齐和综合处理。
• 重组和摆动日期集。
• 基于标签的切片，索引和大数据集的子集。
• 可以删除或插入来自数据结构的列。
• 按数据分组进行聚合和转换。
• 高性能合并和数据加入。
• 时间序列功能。

本教程为准备学习Pandas基础知识和各种功能的人员而做准备的。它对数据清理和分析的人员特别有用。 完成本教程之后，将发现自己处于适度的专业知识水平，可以从中获得更高水平的专业知识。

要求对计算机编程术语有一个基本的了解。 对任何编程语言的基本了解是一个加分。Pandas库使用NumPy的大部分功能。