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Pandas software
Genere	Analisi dei dati
Sviluppatore	Wes McKinney, J. Brock Mendel, Joris Van den Bossche e Jeff Reback
Ultima versione	2.3.3 (29 settembre 2025)
Sistema operativo	Multipiattaforma
Linguaggio	Python
Licenza	BSD modificata [1] (licenza libera)
Lingua	inglese
Sito web	github.com/pandas-dev/pandas
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In informatica, Pandas è una libreria software scritta per il linguaggio di programmazione Python per la manipolazione e l'analisi dei dati. In particolare, offre strutture dati e operazioni per manipolare tabelle numeriche e serie temporali. È un software libero rilasciato sotto la licenza BSD a tre clausole.^[2] Il nome deriva dal termine "panel data", termine econometrico per set di dati che include osservazioni su più periodi di tempo per gli stessi individui.^[3]

Wes McKinney ha iniziato a lavorare su Pandas nel 2008 mentre era impiegato presso AQR Capital Management per la necessità di avere uno strumento flessibile e ad alte prestazioni per eseguire analisi quantitative su dati finanziari.

Prima di lasciare AQR è stato in grado di convincere il management a permettergli di rendere open source la libreria.

Un altro impiegato AQR, Chang She, si è unito allo sforzo nel 2012 come secondo maggior contributore alla libreria.

Curve

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=list('ABCDE'))
df=df.cumsum() # Return cumulative sum over a DataFrame or Series axis
df.plot()
plt.show()

Grafici a barre

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.bar(stacked=True)
plt.show()

Trama scatola (Box plot)

df = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.box()
plt.show()

Histogram

data = pd.Series(np.random.normal(size=100))
data.hist(grid=False)
plt.show()

• Wes McKinney, Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, 2nd, Sebastopol, O'Reilly, 2017, ISBN 978-1-4919-5766-0.
• Daniel Y. Chen, Pandas for Everyone : Python Data Analysis, Boston, Addison-Wesley, 2018, ISBN 978-0-13-454693-3. URL consultato il 6 settembre 2021 (archiviato dall'url originale il 6 settembre 2021).

• NumPy
• SciPy
• Scikit-learn

• Wikimedia Commons contiene immagini o altri file su Pandas

• (EN) Sito ufficiale, su pandas.pydata.org.
• (EN) Blog ufficiale, su pandas.pydata.org.
• Pandas / Pandas (altra versione), su packages.debian.org.
• Repository sorgenti di Pandas, su github.com.
• Sito di segnalazione bug, su github.com.
• (EN) Pandas, su Free Software Directory.

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