Pandas est une bibliothèque d'analyse de données open source pour le langage de programmation Python. Il a été créé en 2008 par Wes McKinney et est désormais maintenu par une communauté de développeurs issus de plusieurs organisations. Pandas offre des capacités de manipulation de données flexibles et puissantes, permettant aux utilisateurs d'extraire, de stocker et de traiter efficacement des données provenant de différentes sources afin de répondre à des questions complexes.
Pandas propose une gamme de fonctionnalités conçues pour faciliter le travail avec les données. Ces fonctionnalités incluent des structures de données et des opérations pour manipuler des tableaux numériques et des séries chronologiques ainsi que des outils pour lire et écrire des données entre des structures de données en mémoire et différents types de fichiers. Il offre également une variété d'outils de visualisation intégrés et personnalisables pour explorer et présenter les données.
Pandas est largement utilisé dans divers secteurs, notamment la finance, le marketing, l'analyse et la science des données. Des entreprises telles que Google, Facebook et IBM utilisent toutes Pandas dans leurs pipelines de données. Parmi les autres utilisateurs notables de Pandas figurent le Boston Consulting Group, Microsoft, le New York Times et bien d'autres.
La majorité des utilisateurs de Pandas sont des analystes de données ou des data scientists qui utilisent Pandas pour manipuler, nettoyer et analyser des ensembles de données structurés. Il est également utilisé pour l'automatisation de la charge de travail, les tâches ETL (Extract, Transform, Load) et l'analyse générale des données.
Pandas est une bibliothèque d'analyse de données extrêmement puissante et populaire qui offre un large éventail de fonctionnalités pour faciliter la gestion et l'analyse des données. Cela en fait un atout puissant dans la communauté de la science des données.
