Python的Pandas库是数据分析领域不可或缺的工具，它提供了高效的数据结构和数据分析功能。Pandas在Python中的地位就如同SQL在数据库中的地位一样重要，它的强大之处在于能够方便地处理和操作各种类型的数据集。
在标题"python pandas下载"中，我们可以理解到这是关于如何获取并安装Python的Pandas库的信息。Pandas的版本号为0.21.1，这个版本可能已经相对较为古老，但依然对Python 3（具体来说是Python 3.5）提供支持。"cp35"代表兼容Python 3.5，"cp35m"表示这是一个优化（编译）版，而"win_amd64"则意味着这是专为Windows 64位操作系统设计的版本。
描述中提到的".whl"文件是Python的轮子文件，它是一种预先编译好的二进制包格式，用于简化Python库的安装过程。用户可以通过Python的pip工具来安装这个whl文件，例如：
```bash
pip install pandas-0.21.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
```
在Pandas中，主要的数据结构有Series（一维数据结构）和DataFrame（二维表格型数据结构）。Series类似于带标签的一维数组，可以存储各种数据类型，如整数、字符串、浮点数、Python对象等。DataFrame则更像一个由Series组成的字典，每列可以是不同的数据类型，它提供了丰富的统计方法和数据操作功能。
Pandas库的特性包括但不限于：
1. 数据清洗：缺失值处理（fillna, dropna），异常值检测与处理。
2. 数据整合：合并（merge, join, concat）、重塑（pivot, stack, unstack）。
3. 数据筛选：通过布尔索引和条件查询进行数据选择。
4. 时间序列分析：内置日期和时间类型，支持时间窗口操作。
5. 数据分组与聚合：groupby函数可以实现按列分组进行统计计算。
6. 数据导入与导出：支持多种文件格式，如CSV、Excel、SQL数据库等。
7. 数据可视化：通过matplotlib库进行基本的数据可视化。
在实际应用中，Pandas广泛应用于金融数据分析、社会科学研究、Web日志分析、商业智能等领域。通过熟练掌握Pandas，你可以更高效地进行数据预处理、探索性数据分析以及模型验证等工作。
Python的Pandas库是数据科学领域中必不可少的工具，它提供了高效的数据处理能力，使得非程序员也能轻松进行数据操作。通过下载并安装对应的whl文件，用户可以在Windows 64位系统上快速启用Pandas，从而开启数据分析之旅。
