`pd` 在 Python 中通常指的是 `pandas` 库，它是用于数据处理和分析的库。以下是 `pandas` 的一些主要特点和功能：
数据结构
`Series`：一维数组，类似于 Python 列表或 NumPy 数组。
`DataFrame`：二维表格型数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表。
功能
数据清洗：处理缺失值、重复值等。
数据转换：合并、重塑、分组等。
数据分析：统计分析、时间序列分析等。
数据可视化：使用 Matplotlib、Seaborn 等库进行数据可视化。
常用函数
`pd.DataFrame`：创建一个 `DataFrame` 对象。
`pd.read_csv`：从 CSV 文件中读取数据到 `DataFrame`。
`df.describe（）`：提供数据的描述性统计。
安装和使用
安装：使用 `pip install pandas` 命令进行安装。
使用：`import pandas as pd` 导入库，然后使用其提供的函数和方法。
`pandas` 以其易用性、高性能和丰富的功能，在数据科学和机器学习领域非常受欢迎。