Работа с данными в Pandas отличается от других библиотек тем, что она предназначена для работы как со структурированными, так и неструктурированными данными. 2

Некоторые другие особенности работы с данными в Pandas:

• Возможность работать с огромными объёмами данных, в том числе объединять их и разделять. 1
• Поддержка DataFrames — специальных объектов, которые позволяют эффективнее анализировать данные, превращая их в индексированные структурированные массивы. 1
• Принятие данных из множества источников: баз данных, таблиц Excel и других. 1 Преобразование данных разных форматов в пригодные для анализа языком Python. 1
• Наличие методов для обработки отсутствующих значений в данных, функций для очистки данных (например, заполнение отсутствующих значений, преобразование типов данных, удаление дубликатов). 2
• Методы для манипулирования данными: слияние, объединение, группировка, агрегирование и изменение формы. 2
• Возможность интеграции с другими Python-библиотеками для расширения функциональности, например, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn. 2

В отличие от других библиотек, Pandas не требует знаний линейной алгебры или умений работать с многомерными массивами (тензорами). 3