Pandas é uma ferramenta de análise e manipulação de dados de código aberto que fornece estruturas e funções de dados.
O Pandas foi criado por Wes McKinney na AQR Capital Management em 2008 para casos de uso de análise financeira.
Foi lançado como um projeto de código aberto em 2009 e ganhou popularidade na comunidade de ciência de dados.
Desde então, a biblioteca foi continuamente atualizada com novos recursos e melhorias, com a versão estável mais recente sendo a versão 1.3.3.
Uma biblioteca para computação numérica em Python. Pandas constrói em cima de NumPy.
Uma biblioteca de computação paralela flexível para análise em Python.
Um kit de ferramentas SQL e uma biblioteca de Mapeamento Objeto-Relacional (ORM) para Python que permite a interface com bancos de dados.
Uma estrutura de dados bidimensional semelhante a uma tabela com colunas de tipos potencialmente diferentes.
Uma estrutura de dados unidimensional com um índice rotulado.
Uma função para ler dados de um arquivo CSV em um pandas.DataFrame.
Um módulo com funções para criar tipos comuns de visualizações.
Um DataFrame é uma estrutura de dados bidimensional semelhante a uma tabela com colunas e linhas rotuladas, enquanto uma série é uma matriz rotulada unidimensional que pode conter qualquer tipo de dados.
Sim, o pandas fornece uma função chamada 'read_excel' para ler dados de um arquivo do Excel em um DataFrame.
O Pandas é otimizado para processamento de dados na memória e pode não ser adequado para aplicações de big data. No entanto, ele se integra bem com outras ferramentas como o Dask e o Apache Spark, que podem lidar com o processamento de big data.
Os pandas podem ser usados para muitas operações comuns de limpeza de dados, como remoção de duplicatas, manipulação de valores ausentes e conversão de tipos de dados.
O desempenho dos pandas pode ser mais lento do que as ferramentas de nível inferior, como o NumPy, para operações numéricas. No entanto, ele fornece uma interface de alto nível que pode ser mais eficiente para tarefas de limpeza e preparação de dados em relação a outras ferramentas de análise de dados.