Некоторые преимущества использования Pandas для обработки временных данных:

• Индексация по времени. 2 Можно создать временной индекс для DataFrame, что упрощает работу с данными во времени. 2
• Ресемплинг. 2 Pandas позволяет изменять частоту временных данных с помощью метода resample(). 2 Например, можно преобразовать дневные данные в месячные. 2
• Скользящие окна. 2 С помощью метода rolling() можно вычислять статистики для скользящих окон временных данных. 2
• Поддержка временных рядов. 24 Это особенно полезно при работе с данными о финансах, погоде или любыми данными, в которых временной аспект играет важную роль. 2
• Интеграция с NumPy. 2 Pandas построен поверх библиотеки NumPy, что позволяет легко выполнять вычисления с данными, представленными в формате Pandas DataFrame или Series, используя множество функций и методов NumPy. 2