Pandas ist eine ausgereifte, quelloffene Python-Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse. Ihre Kernkomponenten, `DataFrame` und `Series`, bieten robuste Abstraktionen für den Umgang mit strukturierten, beschrifteten Daten.
Hier ist, was aus der Perspektive eines Entwicklers heraussticht:
✅ Ausdrucksstarke Datenstrukturen
• `DataFrame`: Zweidimensionale, größenveränderliche, heterogene tabellarische Datenstruktur mit beschrifteten Achsen (Zeilen und Spalten).
• `Series`: Eindimensionales beschriftetes Array, das jeden Datentyp aufnehmen kann.
✅ Umfassende I/O-Unterstützung
• Native Funktionen zum Lesen/Schreiben von CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 und mehr. Methoden wie `read_csv()`, `to_excel()` und `read_sql()` erleichtern die Integration mit externen Datenquellen.
✅ Effiziente Datenmanipulation
• Leistungsstarkes Indexieren, Schneiden und Unterteilen mit intuitiven, auf Labels basierenden oder ganzzahlbasierten Selektoren.
• Vektorisierte Operationen, die auf NumPy aufbauen, ermöglichen schnelle, speichereffiziente Berechnungen auf großen Datensätzen.
• Eingebaute Unterstützung für den Umgang mit fehlenden Daten (`NaN`, `NA`, `NaT`), ohne Arbeitsabläufe zu unterbrechen.
✅ Fortgeschrittene Gruppierung und Aggregation
• Flexible `groupby`-Operationen für Split-Apply-Combine-Workflows, die komplexe Aggregationen und Transformationen unterstützen.
✅ Zeitreihen- und Kategoriedaten
• Spezialisierte Typen und Methoden für Zeitreihen (z.B. `Timestamp`, `Period`, Resampling) und Kategoriedaten, die sowohl die Leistung als auch die Speichernutzung verbessern.
✅ Interoperabilität
• Nahtlose Integration mit dem breiteren Python-Daten-Stack: NumPy für numerische Operationen, Matplotlib und Seaborn für Visualisierung und scikit-learn für maschinelle Lernpipelines.
✅ Umformen, Zusammenführen und Pivotieren
• Funktionen wie `pivot_table`, `melt`, `merge` und `concat` ermöglichen flexibles Umformen und Verbinden von Daten.
✅ Umfangreiche Dokumentation und Community
• Große, aktive Community und umfangreiche Dokumentation mit einer Fülle von Tutorials und Beispielen für die meisten Anwendungsfälle. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Pandas ist für In-Memory-Operationen und die Ausführung in einem einzelnen Thread optimiert. Die Verarbeitung sehr großer Datensätze (die nicht in den RAM passen) oder die Nutzung von Multi-Core-CPUs erfordert externe Werkzeuge oder Bibliotheken (z.B. Dask, cuDF). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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