pandas 是 Python 的表格数据分析库，提供 Series 与 DataFrame 等带标签数据结构，用于缺失值处理、对齐、分组聚合、合并与时间序列等日常数据处理任务。
这个工具是什么
pandas 是面向 Python 的开源数据分析与操作库，官方定位是成为 Python 中进行实际数据分析的高层基础构件。它提供类似 R data.frame 的带标签数据结构，核心是 Series 与 DataFrame，并配套统计函数等能力。项目由 pandas-dev 组织维护，采用 BSD-3-Clause 许可证，由 NumFOCUS 支持，在 GitHub 上获得约 4.9 万星标，主页为 pandas.pydata.org，并提供了 Zenodo DOI 以便引用。README 将其目标描述为成为跨语言中最强大、最灵活的开源数据分析与操作工具之一。
核心能力
- 以 NaN、NA、NaT 表示缺失值，可同时处理浮点与非浮点数据中的缺失。
- 支持自动与显式数据对齐，计算时可按标签对齐，也可忽略标签由对象自动对齐。
- 提供 group by 的分组、聚合与变换能力，实现拆分-应用-合并式操作。
- 具备标签切片、花式索引与子集选取，以及数据集的合并、连接、重塑与透视。
科研中的典型用法
- 读取 CSV、分隔文本、Excel 与数据库数据，清洗缺失值后做统计汇总与分组分析。
- 将 NumPy 或其他 Python 结构中的不规则、索引不一致数据转换为 DataFrame 再处理。
- 利用日期范围生成、频率转换与移动窗口等时间序列功能处理带时间标签的数据。
快速上手
可通过 pip install pandas 或 conda 安装，README 也给出从源码安装的说明。入门时先熟悉 Series 与 DataFrame 两个核心结构，再按需查阅官方文档中的缺失值处理、索引与选取、分组、合并与时间序列等章节；遇到问题可参考文档的 Getting Help 部分，开发讨论见社区 Slack 与贡献指南。
生态与相近工具
同领域常见选择包括 NumPy（提供底层数组计算，pandas 建立在其之上）、R 的 data.frame 体系，以及面向更大规模或分布式数据的其他 Python 数据工具。README 未对这些工具做直接比较，取舍时可依据数据规模、是否需要标签化表格操作以及现有 Python 生态的衔接程度来判断。
项目信息
- 仓库：pandas-dev/pandas
- 星标：49,746 · 派生：20,401
- 主要语言：Python
- 许可证：BSD-3-Clause
- 最近提交：2026-09-18
- 项目主页：https://pandas.pydata.org
本文属于《学科研究工具知识库 · 信息科学》第 8 篇（按 GitHub 星标排序）。收录标准：该学科公开可获取的开源研究工具，星标与活跃度为主要参考，不代表对其性能或适用性的背书；选型前请结合自身场景评估。
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