- Facilité d'utilisation : Je peux simplement lire un fichier en tapant read_excel('name.xlsx') et c'est tout. - Capacité à gérer toutes sortes de données pour tous types de besoins. Vous avez des données multi-indexées et vous voulez trier de manière hiérarchique ? Pas de problème, pandas a une solution pour cela, tout comme pour tout ce que vous faites. - Il est basé sur NumPy, donc il fonctionne très efficacement grâce à l'arrière-plan vectorisé, ce qui est très précieux lorsqu'on travaille avec une grande quantité de données. - Il est également basé sur Matplotlib, ce qui rend la visualisation très pratique. Je peux simplement écrire df['data'].hist() pour tracer un histogramme ou df['data'].plot() pour un graphique en ligne ou df['data'].plot(kind = 'bar') pour un graphique en barres, sans avoir à gérer beaucoup de paramètres.

Facilité et rapidité de gestion et de manipulation des données

J'aime beaucoup pandas python car cette bibliothèque me permet d'automatiser diverses tâches avec un langage de programmation que je devrais autrement faire à la main dans Microsoft Excel. Maintenant, j'écris simplement des programmes pour faire le travail.