Python在数据处理和准备方面一直有着卓越表现，但在数据分析和建模方面存在一些不足。而pandas模块的引入填补了这一空白，使得在Python中能够更加深入地执行整个数据分析工作流程，而无需转向更专业的领域语言，如R。搭配强大的jupyter工具包和其他相关库，Python作为数据分析工具在性能、生产效率和协作能力方面均表现出色。pandas作为Python核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。它是进行数据分析的不可或缺的高级工具。pandas的两个主要数据结构是Series（一维数据）和DataFrame（二维数据），这两者足以应对金融、统计、社会科学、工程等领域中的大多数案例。数据处理一般分为几个关键阶段：数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，而pandas则成为处理这些阶段的理想工具。