Что такое pandas в Python?

Где применяется

pandas используют, когда данных больше, чем удобно держать в таблице, или когда обработку нужно регулярно повторять. Типичные задачи: собрать данные из нескольких файлов, убрать пропуски и дубликаты, объединить источники по ключу, посчитать сводные показатели и выгрузить результат в Excel или базу.

pandas — стандартный первый шаг и в машинном обучении: данные готовят в pandas, а потом передают в scikit-learn. Работают с библиотекой чаще всего в Jupyter Notebook, где код и результат идут рядом, — это удобно, когда исследуешь незнакомые данные.

Пример

Каждый месяц приходят двенадцать файлов от филиалов с одинаковой структурой. Скрипт на pandas собирает их в одну таблицу, убирает отменённые заказы, приводит даты к одному формату и делает сводку по регионам — за три минуты вместо дня ручной работы.

import pandas as pd

orders = pd.read_csv('orders.csv', parse_dates=['created_at'])
paid = orders[orders['status'] == 'paid']

revenue_by_city = (paid
    .groupby('city')['total']
    .agg(['count', 'sum'])
    .sort_values('sum', ascending=False))

print(revenue_by_city.head(10))