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Pandas 是一个强大的 Python 库，主要用于数据分析和数据处理。它提供了快速、灵活、易用的数据结构，使得数据操作变得简单和直观。以下是 Pandas 库的一些主要特点和组成部分： 主要特点： 数据结构： Series：一维标记数组，可存储任意数据类型（整数，浮点数，字符串，Python 对象等）。类似于带标签的 NumPy 数组。 DataFrame：二维标记数据结构，每列可以有不同的数据类型。类似于电子表格或 SQL 表。 数据操作： 支持多种数据操作，如索引、切片、合并、连接等。 提供类似于 SQL 的数据操作（如聚合、分组等）。 处理缺失数据： 自动处理缺失数据（NaN 或 None），提供一组方法来识别、过滤、填充缺失数据。 数据对齐和重塑： 能够根据标签自动对齐数据。 提供灵活的数据重塑功能，如堆叠、解堆叠、旋转等。 时间序列数据： 提供了丰富的功能来处理时间序列数据，如日期范围生成、频率转换、移动窗口统计等。 输入输出工具： 支持多种文件格式的读写，如 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON、HTML 等。 灵活性：