Pandas ist eine Python-Bibliothek für die Aufbereitung und Auswertung tabellarischer Daten. Ihr zentrales Objekt ist der DataFrame, eine Tabelle mit benannten Spalten und einem Index, vergleichbar mit einem Tabellenblatt, aber programmgesteuert und ohne dessen Zeilengrenze.
Bereitgestellt werden die Arbeitsschritte, die jede Auswertung braucht: Einlesen aus CSV, Excel, JSON oder Datenbanken, Filtern und Sortieren, Umgang mit fehlenden Werten, Gruppieren und Aggregieren, Zusammenführen mehrerer Tabellen sowie Auswertungen über Zeitreihen. Gegenüber der Tabellenkalkulation liegt der Vorteil in der Wiederholbarkeit, denn ein Skript verarbeitet die Datei jedes Monats identisch und dokumentiert dabei jeden Schritt, während manuelle Klickarbeit weder nachvollziehbar noch prüfbar ist.
Im typischen Ablauf steht Pandas am Anfang, weil die Datenaufbereitung in Analyse- und KI-Projekten den größten Zeitanteil beansprucht. An Grenzen stößt die Bibliothek, wenn Datenmengen nicht mehr in den Arbeitsspeicher passen; dafür stehen Alternativen wie Polars oder verteilte Systeme bereit.