pandas 是 Python 数据分析生态的基础库，提供 DataFrame 与 Series 两种核心数据结构，以标签化、异构列的方式组织表格数据。分组聚合（groupby）、连接合并（merge/join）、透视重塑（pivot/melt）、时间序列处理（重采样、滚动窗口）与缺失值处理构成其功能主干，绝大多数 Python 数据教程与课程以 pandas 作为入门语言。
在工程实践中，pandas 常处于管线的两端：读取 CSV/Excel/数据库做清洗变换，输出到下游建模或报表；与 NumPy 的数组运算、Matplotlib 的绘图深度集成。对超出内存的数据集，可在 modin、polars 等替代实现间迁移，或用 DuckDB/PyArrow 分担计算，pandas 2.x 引入的 Arrow 后端也改善了大字符串列的内存与性能。
其局限同样明确：单机内存约束、链式赋值引发的 SettingWithCopyWarning、某些操作的隐式类型转换。官方文档的 10 minutes to pandas、用户指南与 cookbook 内容完整，配合版本说明阅读可以避开常见的坑。