Pandas在数据分析中扮演着核心角色，其作用可归纳为以下四点：

1. 数据结构与处理基础

   Pandas通过DataFrame和Series构建了数据分析的基础单元，支持高效的数据清洗、转换和聚合操作。例如，利用read_csv读取数据、groupby进行分组统计，以及drop_duplicates处理重复值。

2. 数据清洗与预处理

   提供丰富的数据清洗功能，如处理缺失值、异常值，以及数据筛选和排序。例如，通过条件筛选定位特定数据子集，或按数值/文本模式过滤数据。

3. 高效数据分析与洞察

   支持复杂统计分析，如分组运算、时间序列处理等。例如，使用pivot_table生成交叉表，或通过merge实现多表关联分析，显著提升分析效率。

4. 跨领域应用广泛

   适用于电商销售、金融报表、用户行为分析等场景，能够将原始数据转化为结构化、可读的格式，为后续机器学习或可视化奠定基础。

Pandas凭借其强大的数据处理能力和灵活性，成为Python数据科学生态系统中不可或缺的分析工具。