Pandas широко используется в финансовой сфере благодаря своим возможностям для работы с данными. 23 Вот некоторые из них:

• Широкий набор функций для чтения и записи данных. 3 Библиотека позволяет загружать информацию из различных источников (CSV, Excel, базы данных и др.), а также обрабатывать и преобразовывать данные. 3
• Простая и эффективная работа с пропущенными данными. 3 Pandas обладает мощными средствами для работы с отсутствующими значениями, что делает анализ реальных данных более удобным. 3
• Мощные средства для группировки и агрегации данных. 3 Библиотека позволяет легко группировать данные по определённым критериям и выполнять агрегацию, статистические расчёты и другие операции над этими группами. 3
• Интеграция с другими библиотеками. 3 Pandas хорошо интегрируется с другими популярными библиотеками для научных вычислений в Python, такими как NumPy, Matplotlib и SciPy. 3

Таким образом, Pandas помогает анализировать временные ряды цен акций, обрабатывать данные об операциях с финансовыми инструментами, агрегировать финансовые показатели и решать другие задачи в финансовой сфере. 3