.data -analyse: Pandas gir kraftige datastrukturer og operasjoner for å analysere data, for eksempel gruppering, sortering, filtrering og aggregering av data.
Datarengjøring: Pandas tilbyr forskjellige metoder for rengjøring og manipulering av data, inkludert håndtering av manglende verdier, fjerning av duplikater og transformering av data.
Datamanipulering: Pandas gir mulighet for effektiv manipulering av dataframmer, for eksempel sammenslåing, sammenføyning og omforming av data.
Utforskende dataanalyse: Pandas letter undersøkende dataanalyse ved å tilby funksjoner for å visualisere og oppsummere data, for eksempel å lage histogrammer, spredningsplott og boksplott.
. Machine Learning: Pandas brukes ofte til dataforberedelse og har ingeniøroppgaver i maskinlæringsprosjekter.
. Data Science Competitions: Pandas er et populært verktøy for å delta i datavitenskapskonkurranser, ettersom det gir rask og effektiv datautforskning og manipulering.
. Finans og økonomi: Pandas er mye brukt i økonomisk analyse og økonomisk forskning for oppgaver som å analysere aksjemarkedsdata, utføre risikoanalyse og prognoser økonomiske trender.
Nettskraping: Pandaer kan brukes til å hente ut data fra websider og konvertere dem til strukturerte dataframmer.
Geospatial dataanalyse: Pandas kan håndtere geospatiale data og utføre romlige analyseoppgaver som beregning av avstander og lage romlige plott.
Bioinformatikk: Pandas brukes i bioinformatikk for å analysere biologiske data, for eksempel genuttrykksdata og genomiske sekvenser.
samfunnsvitenskap: Pandas er ansatt i samfunnsvitenskapelig forskning for å analysere undersøkelsesdata, sosiale mediedata og andre samfunnsvitenskapelige datasett.
Totalt sett er Pandas et allsidig og mye vedtatt bibliotek i Python-økosystemet for forskjellige datarelaterte oppgaver, noe som gjør det til et verdifullt verktøy for dataanalytikere, dataforskere og forskere på tvers av forskjellige domener.