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Pandas 是一个开源的数据分析库，提供了用于数据操作和分析的数据结构和工具。它主要提供了两种数据结构：Series 和 DataFrame。
Series 是一维标记数组，类似于 Python 中的列表或字典，可以存储任意数据类型。
DataFrame 是二维表格数据结构，可以存储多种类型的数据，并且可以轻松地进行数据操作和分析。
Pandas 库的主要用法包括：
- 读取和写入数据：Pandas 可以读取和写入各种数据源，如 CSV 文件、Excel 文件、SQL 数据库等。
- 数据清洗和处理：Pandas 提供了丰富的方法和函数来清洗和处理数据，如缺失值处理、重复值处理、数据类型转换等。
- 数据分析和统计：Pandas 可以进行各种统计计算、聚合操作、数据透视表等数据分析操作。
- 数据可视化：Pandas 可以与 Matplotlib 等可视化库结合使用，进行数据可视化操作。
- 时间序列分析：Pandas 提供了处理时间序列数据的功能，如日期范围生成、移动窗口计算等。
总的来说，Pandas 库在数据处理、分析和可视化方面提供了丰富的功能和工具，是数据科学和数据分析领域中常用的工具之一。
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