Pandas是Python中用于数据分析和处理的核心库，其核心含义可归纳如下：

1. 核心定义

   Pandas全称为“Python Data Analysis”，由AQR Capital Management于2008年开发，2009年开源，现属于PyData项目。其名称源于“Panel Data”（面板数据）与“Python Data Analysis”的结合。

2. 核心数据结构

   • Series ：一维数据结构，类似带标签的列表或数组，适用于时间序列、数值等场景。

   • DataFrame ：二维表格结构，类似Excel或SQL数据表，支持多列数据操作。

   • Panel ：三维数据结构（扩展功能，非核心）。

3. 核心优势

   • 高效处理能力 ：基于NumPy实现，可高效处理百万级数据，内存计算灵活，优于传统Excel和SQL。

   • 数据清洗与转换 ：提供丰富函数（如dropna、fillna）支持缺失值处理，支持数据类型转换。

   • 兼容性 ：支持CSV、Excel、SQL等多种数据源，便于数据导入与导出。

4. 应用领域

   广泛应用于数据清洗、统计分析、数据可视化及机器学习预处理，是Python数据科学生态系统中不可或缺的工具。