Panda è una libreria di Python open source, potente e popolare, usata per la manipolazione e l'analisi dei dati. È particolarmente utile per lavorare con dati strutturati, come fogli di calcolo o database, e fornisce un modo per manipolare e analizzare facilmente grandi quantità di dati.
La struttura dei dati principali in pandas è il DataFrame, che è una struttura simile a una tabella con righe e colonne. I dati possono essere originati da una varietà di fonti, come file CSV, file Excel o database. Una volta creato, il DataFrame può essere facilmente manipolato, pulito e trasformato con una varietà di funzioni e metodi integrati.
Una delle caratteristiche principali di pandas è la sua capacità di gestire e manipolare i dati mancanti attraverso metodi come la compilazione di valori mancanti, il drop di valori mancanti o la loro sostituzione con un valore specifico.
Un'altra caratteristica di Pandas è la sua capacità di indicizzazione e taglio. I DataFrame hanno poi un potente sistema di indicizzazione che consente un facile accesso a righe o colonne di dati specifiche. Ciò facilita l'analisi o l'estrazione di informazioni.
Pandas fornisce anche una varietà di funzioni e metodi integrati per l'analisi e la visualizzazione dei dati, come il calcolo delle statistiche di riepilogo, l'aggregazione di dati e la creazione di tabelle pivot. Supporta anche la fusione, l'adesione e il rimodellamento dei dati. Inoltre, può gestire e manipolare i dati di diverse tipologie, come date e tempi, e può integrarsi con altre librerie di analisi dei dati come Numpy e Scikit-Learn.
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