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在 Java 中，Pandas 包含了许多功能，适用于各种不同的数据处理和分析场景。以下是一些常见的应用场景：
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数据清洗：Pandas 提供了丰富的数据清洗功能，可以处理缺失值、重复值、异常值等，使数据更加准确和完整。
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数据分析：Pandas 可以进行各种数据分析操作，包括统计分析、汇总统计、数据透视表等，帮助用户更好地理解数据。
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数据可视化：Pandas 可以与其他数据可视化库配合使用，如 Matplotlib、Seaborn 等，帮助用户生成各种图表和图形，直观展示数据分析结果。
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时间序列分析：Pandas 提供了强大的时间序列处理功能，可以轻松处理时间序列数据，进行时间序列分析、滚动计算、时间重采样等操作。
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数据整合和转换：Pandas 可以将多个数据源整合到一起，进行数据合并、连接、拼接等操作，方便用户对多个数据集进行分析。
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机器学习应用：Pandas 可以与机器学习库如 Scikit-learn、TensorFlow 等结合使用，准备训练数据、特征工程等，为机器学习模型的构建提供支持。
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