. Analisi didata: Pandas fornisce potenti strutture e operazioni di dati per l'analisi dei dati, come raggruppamento, ordinamento, filtraggio e aggregazione di dati.
Pulizia dei dati: Panda offre vari metodi per la pulizia e la manipolazione dei dati, tra cui la gestione dei valori mancanti, la rimozione di duplicati e la trasformazione dei dati.
Manipolazione dei dati: Panda consente una manipolazione efficiente di dati di dati, come la fusione, l'adesione e il rimodellamento dei dati.
Analisi dei dati esplorativi: Pandas facilita l'analisi dei dati esplorativi fornendo funzioni per visualizzare e riassumere dati, come la creazione di istogrammi, grafici a dispersione e grafici a box.
. Machine Learning: Panda è comunemente utilizzato per le attività di preparazione dei dati e ingegneria delle funzionalità nei progetti di apprendimento automatico.
.Data Competizioni scientifiche: Pandas è uno strumento popolare per partecipare alle competizioni di dati di dati, in quanto consente un'esplorazione e manipolazione dei dati rapidi ed efficienti.
. Finanza ed economia: Panda è ampiamente utilizzato nell'analisi finanziaria e nella ricerca economica per compiti come l'analisi dei dati del mercato azionario, l'esecuzione dell'analisi del rischio e la previsione delle tendenze economiche.
Web rashing: I panda possono essere utilizzati per estrarre dati dalle pagine Web e convertirli in telai di dati strutturati.
Analisi dei dati geospaziali: I panda possono gestire i dati geospaziali ed eseguire compiti di analisi spaziale come il calcolo delle distanze e la creazione di grafici spaziali.
Bioinformatica: Panda viene utilizzato in bioinformatica per l'analisi dei dati biologici, come i dati di espressione genica e le sequenze genomiche.
Scienze sociali: Pandas è impiegato nella ricerca sulle scienze sociali per l'analisi dei dati del sondaggio, i dati sui social media e altri set di dati relativi alle scienze sociali.
Nel complesso, Panda è una libreria versatile e ampiamente adottata nell'ecosistema Python per vari compiti relativi ai dati, rendendolo uno strumento prezioso per analisti di dati, data scientist e ricercatori in diversi settori.