Limpieza y manipulación de datos
* Falta manejo de datos :Pandas proporciona métodos para tratar los datos faltantes, como soltar los valores faltantes, llenarlos con un valor especificado o interpolarlos.
* Data Wrangling :PANDAS le permite fusionar, unirse y concatenar conjuntos de datos. También proporciona métodos para dividir, pivotar y transponer datos.
* agregación y agrupación de datos :PANDAS facilita la agregación de datos por una o más columnas y realiza operaciones grupales por grupo.
* Reshaping de datos :Los pandas pueden remodelar fácilmente los datos de formato amplio a largo y viceversa.
Análisis de datos
* Análisis de series de tiempo :Pandas proporciona funciones específicas para trabajar con datos de series de tiempo, incluidos el remuestreo, el cambio y la manipulación de la fecha.
* Análisis estadístico :Los pandas incluyen funciones para realizar operaciones estadísticas comunes, como calcular media, mediana, desviación estándar, correlación y regresión lineal.
* trazado :Pandas proporciona capacidades de trazado incorporadas para visualizar datos.
Aprendizaje automático
* Ingeniería de características :Los pandas se pueden usar para preprocesar y preparar datos para modelos de aprendizaje automático.
* Exploración de datos :Los pandas se pueden usar para explorar datos y obtener información que puede ayudar a construir mejores modelos de aprendizaje automático.
Otras características
* Lea y escriba en varios formatos de archivo :Los pandas se pueden utilizar para importar y exportar datos de CSV, Excel, JSON y otros formatos.
* extender la funcionalidad con funciones personalizadas :Pandas permite a los usuarios extender su funcionalidad creando sus propias funciones y métodos.
En general, Pandas es una herramienta versátil y poderosa para la ciencia de datos y proporciona una funcionalidad integral para la limpieza de datos, manipulación, análisis y visualización.