pandas

• Об'єкт DataFrame із вбудованим індексуванням для маніпулювання даними.
• Інструменти для зчитування та записування даних між структурами даних у пам'яті та різними форматами файлів.
• Вирівнювання даних та вбудована підтримка пропущених даних.
• Переформатовування для отримання зведених наборів даних.
• Отримання зрізів за мітками, індексування з розширеними можливостями[6] та отримання піднаборів з великих наборів даних.
• Вставляння та вилучення стовпчиків у структурах даних.
• Рушій групування, що дозволяє робити з наборами даних операції розділення-зміни-об'єднання (англ. split-apply-combine).
• Злиття та з'єднання наборів даних.
• Ієрархічне індексування осей для роботи з даними високої вимірності в структурі даних нижчої вимірності.
• Функціональність для часових рядів: породження діапазонів дат та перетворення частоти, статистики рухливого вікна, лінійні регресії рухливого вікна, зсування дат та запізнювання.

Цю бібліотеку сильно оптимізовано за продуктивністю, критичні ланцюжки коду написано мовами Cython та C.[7]

Pandas в основному використовується для аналізу даних. Pandas дозволяє імпортувати дані з різних форматів файлів, таких як значення, розділені комами, JSON, SQL, Microsoft Excel. Pandas дозволяє здійснювати різні операції з обробкою даних, такі як об'єднання, зміна форми, вибір, а також очищення даних та функції перегляду даних.[8] reshaping,[9]

# Import pandas and cars.csv
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# Print out country column as Pandas Series
print(cars['cars_per_cap'])

# Print out country column as Pandas DataFrame
print(cars[['cars_per_cap']])

# Print out DataFrame with country and drives_right columns
print(cars[['cars_per_cap', 'country']])

Розробник Вес Маккінні почав працювати над pandas 2008 року, коли був у AQR Capital Management, через потребу у високопродуктивному, гнучкому інструменті для здійснення кількісного аналізу фінансових даних. Перед тим, як покинути AQR, він зміг переконати керівництво дозволити йому віддати цю бібліотеку у відкритий доступ.

Інший співробітник AQR, Чан Ше (англ. Chang She), приєднався до цих зусиль 2012 року як другий з основних за внеском до цієї бібліотеки.

• matplotlib
• NumPy
• SciPy
• R (мова програмування)
• scikit-learn
• Statsmodels

• Офіційний вебсайт