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"Pandas" é uma das mais populares bibliotecas de análise de dados em Python. Ela é usada por profissionais de diversas áreas para limpar, transformar e analisar dados. Com sua interface fácil de usar, o pandas permite que os usuários realizem diversas tarefas com apenas algumas linhas de código. Algumas das funcionalidades mais comuns do pandas incluem a criação e manipulação de dataframes, que são estruturas de dados em forma tabular. Ele também oferece recursos para agregação de dados, filtragem, seleção e análise exploratória de dados. O pandas suporta uma grande variedade de formatos de dados, incluindo CSV, Excel, SQL, JSON, HTML e muitos outros. Outra vantagem do pandas é sua capacidade de lidar com dados faltantes e inconsistentes. Ele permite que os usuários preencham valores ausentes ou eliminem valores irrelevantes, tornando os dados mais limpos e prontos para análise. O pandas é uma ferramenta essencial para quem trabalha com dados, independentemente da área de atuação. É amplamente utilizado em finanças, saúde, marketing, ciência dos dados, pesquisa acadêmica e muito mais. Com sua vasta gama de recursos e sua comunidade ativa, o pandas continua sendo uma das melhores opções para quem procura uma maneira fácil e eficaz de realizar análise de dados em Python.