Im Kern der Pandas-Bibliothek steht das DataFrame, das die Verwendung des Pandas-Frameworks aus einer Kompetenzaufbau-Perspektive interoperabel macht. Das Erlernen der Methoden in Pandas wird nicht nur innerhalb von Python wertvoll sein, sondern Sie können Ihr Wissen über das Framework schnell auf R oder sogar Spark (für Big-Data-Anwendungen) übertragen. Darüber hinaus ist das Framework selbst, das in Python implementiert ist, vorteilhaft für die Datenanalyse und bietet zahlreiche Hilfsfunktionen für das DataFrame-Objekt, darunter Aggregationsmethoden, Standardmethoden zur statistischen Berechnung sowie praktische Join/Merge- und Subsetting-Funktionen, die alle Datenanalysten wahrscheinlich verwenden werden. Darüber hinaus basiert es auf Numpy, um einen einfachen Transfer zwischen diesen Typen für anspruchsvollere/echte Arbeiten zu ermöglichen oder es sogar auf eine höhere Abstraktionsebene für mehr Datenvisualisierungs-/Kommunikations-/Analysearbeiten zu heben.

Für mathematische Operationen Analysezwecke

Bereit optimierte Implementierungen für grundlegende statistische Berechnungen wie zentrale Tendenzmaße und Quantile.