В моей практике с Pandas я использовал эту библиотеку для обработки и анализа табличных данных. Например, загружал данные из CSV, очищал их от пропусков, фильтровал по условиям, создавал новые колонки с вычислениями.

Типичные операции:

чтение данных: pd.read_csv("file.csv")
фильтрация: df[df["age"] > 30]
группировка и агрегация: df.groupby("category").sum()
работа с пропущенными значениями: df.fillna(0) или df.dropna()

Pandas удобен для быстрой подготовки данных перед анализом или визуализацией, а также для преобразования формата данных.

Расскажите о вашем опыте использования библиотеки Pandas для обработки данных