పాండాస్ అనేది పైథాన్ లైబ్రరీ, ఇది డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. పాండాస్ ట్యాబులర్ డేటా, టైమ్-సిరీస్ డేటా మరియు మ్యాట్రిక్స్ డేటా వంటి నిర్మాణాత్మక డేటాకు మద్దతును అందిస్తుంది, ఇది డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో డేటా క్లీనింగ్ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ టాస్క్‌ల కోసం ఒక ప్రముఖ ఎంపికగా చేస్తుంది. Pandas NumPy పైన నిర్మించబడింది మరియు డేటా మానిప్యులేషన్ కోసం అధిక-స్థాయి ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది.
పాండాల యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
డేటా మానిప్యులేషన్: పాండాలు ఇండెక్సింగ్, ఫిల్టరింగ్, గ్రూపింగ్ మరియు మెర్జింగ్‌తో సహా డేటాను మార్చటానికి మరియు మార్చడానికి విస్తృత శ్రేణి విధులు మరియు పద్ధతులను అందిస్తుంది.
డేటా విజువలైజేషన్: మ్యాట్‌ప్లాట్‌లిబ్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి ప్లాటింగ్ మరియు చార్టింగ్‌తో సహా డేటా విజువలైజేషన్‌కు పాండాస్ మద్దతునిస్తుంది.
తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడం: తప్పిపోయిన విలువలను పూరించడం లేదా తప్పిపోయిన డేటాతో అడ్డు వరుసలు లేదా నిలువు వరుసలను వదలడం వంటి తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడానికి పాండాస్ ఫంక్షన్‌లను అందిస్తుంది.
డేటా ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్: పాండాస్ CSV, Excel, SQL డేటాబేస్‌లు మరియు JSONతో సహా వివిధ ఫైల్ ఫార్మాట్‌ల నుండి డేటాను చదవడం మరియు వ్రాయడం కోసం మద్దతును అందిస్తుంది.
టైమ్-సిరీస్ డేటా: పాండాస్ రీసాంప్లింగ్, రోలింగ్ విండోస్ మరియు మూవింగ్ యావరేజ్‌లతో సహా టైమ్-సిరీస్ డేటాకు మద్దతునిస్తుంది.
ఇతర సాధనాలతో ఏకీకరణ: పాండాలు డేటా సైన్స్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో ఉపయోగించే అనేక ఇతర సాధనాలతో అనుసంధానించబడతాయి, అవి NumPy, Scikit-learn మరియు TensorFlow వంటివి.
పాండాలను ఉపయోగించడానికి, డెవలపర్‌లు పిప్ లేదా కొండా వంటి ప్యాకేజీ మేనేజర్‌ని ఉపయోగించి దీన్ని ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి. ఇన్‌స్టాల్ చేసిన తర్వాత, వారు తమ పైథాన్ కోడ్‌లో లైబ్రరీని దిగుమతి చేసుకోవచ్చు మరియు డేటా ఫ్రేమ్‌లు మరియు సిరీస్‌లతో పని చేయడం ప్రారంభించవచ్చు. పాండాలు ఇండెక్సింగ్, ఫిల్టరింగ్, గ్రూపింగ్ మరియు మెర్జింగ్‌తో సహా డేటాను మార్చటానికి మరియు మార్చడానికి విస్తృత శ్రేణి విధులు మరియు పద్ధతులను అందిస్తుంది. మ్యాట్‌ప్లాట్‌లిబ్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి ప్లాట్ చేయడం మరియు చార్టింగ్ చేయడంతో సహా డేటా విజువలైజేషన్‌కు పాండాస్ మద్దతునిస్తుంది...
