Основные преимущества использования Pandas DataFrame в анализе данных:

• Высокая производительность. 1 Библиотека оптимизирована для работы с большими объёмами информации, что позволяет обрабатывать её быстро и эффективно. 1
• Удобство работы с пропущенными значениями. 1 Наличие методов для их замены или удаления облегчает анализ неполных данных. 1
• Интеграция с другими библиотеками. 1 Pandas легко интегрируется с другими инструментами для анализа информации, такими как NumPy, Matplotlib, SciPy. 1
• Гибкость в обработке данных. 1 Возможность выполнять сложные операции с данными, включая фильтрацию, агрегацию, группировку. 1
• Поддержка временных рядов. 1 Удобные функции для работы с временными данными и временными индексами. 1
• Упрощение визуализации данных. 2 В сочетании с библиотеками Matplotlib и Seaborn Pandas позволяет быстро создавать графики и диаграммы для наглядного представления результатов анализа. 2