在Java中，Pandas包含了許多功能，適用于各種不同的數據處理和分析場景。以下是一些常見的應用場景：
數據清洗：Pandas提供了豐富的數據清洗功能，可以處理缺失值、重復值、異常值等，使數據更加準確和完整。
數據分析：Pandas可以進行各種數據分析操作，包括統計分析、匯總統計、數據透視表等，幫助用戶更好地理解數據。
數據可視化：Pandas可以與其他數據可視化庫配合使用，如Matplotlib、Seaborn等，幫助用戶生成各種圖表和圖形，直觀展示數據分析結果。
時間序列分析：Pandas提供了強大的時間序列處理功能，可以輕松處理時間序列數據，進行時間序列分析、滾動計算、時間重采樣等操作。
數據整合和轉換：Pandas可以將多個數據源整合到一起，進行數據合并、連接、拼接等操作，方便用戶對多個數據集進行分析。
機器學習應用：Pandas可以與機器學習庫如Scikit-learn、TensorFlow等結合使用，準備訓練數據、特征工程等，為機器學習模型的構建提供支持。
