pandas是本書後續內容的首選庫。它含有使數據清洗和分析工作變得更快更簡單的數據結構和操作工具。pandas經常和其它工具一同使用，如數值計算工具NumPy和SciPy，分析庫statsmodels和scikit-learn，和數據可視化庫matplotlib。pandas是基於NumPy數組構建的，特別是基於數組的函數和不使用for循環的數據處理。
雖然pandas采用了大量的NumPy編碼風格，但二者最大的不同是pandas是專門為處理表格和混雜數據設計的。而NumPy更適合處理統一的數值數組數據。
自從2010年pandas開源以來，pandas逐漸成長為一個非常大的庫，應用於許多真實案例。開發者社區已經有了800個獨立的貢獻者，他們在解決日常數據問題的同時為這個項目提供貢獻。
在本書後續部分中，我將使用下面這樣的pandas引入約定：
In [1]: import pandas as pd
因此，只要你在代碼中看到pd.，就得想到這是pandas。因為Series和DataFrame用的次數非常多，所以將其引入本地命名空間中會更方便：
In [
