Curso Online de Introdução À Análise de Dados Com Python

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Pandas
Em programação de computadores, pandas é uma biblioteca de software criada para a linguagem Python para manipulação e análise de dados. Em particular, oferece estruturas e operações para manipular tabelas numéricas e séries temporais.
É software livre sob a licensa licença BSD.O nome é derivado do termo inglês "panel data"(dados em painel), um termo usado em estatística e econometria para conjunto de dados que incluem várias unidades amostrais (indivíduos, empresas, etc) acompanhadas ao longo do tempo.
Uso do objeto "DataFrame" para manipulação de dados, com indexação integrada.
Ferramentas para ler e escrever dados entre diferentes estruturas de dados e formatos de arquivo.
Alinhamento de dados e manipulação de dados ausentes.
Reformatação e pivoteamento de matrizes (dados).
Divisão (slicing), fancy indexing, e subsettingde grandes conjuntos de dados.
Inserir e deletar colunas em conjuntos de dados.
Ferramentas para fundir(merging) ou juntar(join) conjuntos de dados.
Funcionalide para séries temporais (time series): Geração de intervalo de datas(date range) e conversão de frequência, estatística móvel, regressão linear, entre outras.
Filtração e limpeza de dados.
Altamente otimizada para performance, a biblioteca pandas tem fortes bases nas linguagens Cython e C.
Pandas é principalmente usado para machine learning(aprendizado de máquina), pela facilidade que o objeto dataframes oferece. Pandas permite a importação de diferentes formatos de arquivo, como csv e excel, para a leitura em dataframes. Também permite diversas operações de álgebra relacional, como projeção, junção, e concatenação, e também funções de limpeza, como por exemplo o preenchimento, substituição ou inserção de valores nulos (null).
O desenvolvedor Wes McKinney começou a desenvolver a Pandas em 2008, enquanto trabalhava na empresa AQR Capital Management.
A ideia veio quando ele percebeu a necessidade de uma ferramenta flexível e de alta performance para realizar análise quantitativa em dados financeiros. Antes de deixar a AQR, Wes conseguiu convencer a direção da empresa a permití-lo liberar a biblioteca como open-source.
Outro funcionário da AQR, o desenvolvedor Chang She, se tornou em 2012 o segundo maior contribuidor para a biblioteca Pandas.