* Analiza i wizualizacja danych: Pandy ułatwiają analizę i eksplorację danych za pomocą funkcji statystyki opisowej, operacji numerycznych i analizy szeregów czasowych. Wspiera także integrację z popularnymi bibliotekami wizualizacji danych, takimi jak Matplotlib i Seaborn.
* Czyszczenie danych: Pandy zapewniają różne narzędzia do czyszczenia i obsługi brakujących danych, wartości odstających i innych niespójności.
* Wejście danych/wyjście: Pandy ułatwiają łatwe dane wejściowe danych z różnych źródeł, takich jak pliki CSV, arkusze Excel i bazy danych SQL, a także dane wyjściowe danych w różnych formatach.
* Strukturowanie danych: Pandy używają DataFrame, dwuwymiarowej struktury danych tabelarycznych, do organizowania danych w sposób ustrukturyzowany i wydajny. Ramy danych są analogiczne do arkuszy kalkulacyjnych, a wiersze reprezentują obserwacje i kolumny reprezentujące zmienne lub cechy.
* Wysoka wydajność: Pandy znane jest z wysokiej wydajności w wydajnym obsłudze dużych zestawów danych, dzięki zoptymalizowanym algorytmom manipulacji danymi i optymalizacjom dla obliczeń numerycznych.