探索 Pandas 项目
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GPU 加速的 DataFrame 库，用于表格数据处理。支持 pandas API、Polars GPU 引擎及 Dask 后端，提供零代码变更加速器 cudf.pandas。
终端电子表格多工具，用于发现和整理数据。支持 tsv、csv、sqlite、json、xlsx、hdf5 等多种格式。基于 Python，可在 Linux、OS/X、Windows (WSL) 上运行。
《利用Python进行数据分析·第2版》的中文版仓库，包含书籍代码、学习笔记与勘误。提供第3版的升级内容与学习资源，以及相关书籍《Polars权威指南》的推荐。
开源 ML 和 LLM 可观测性框架。评估、测试和监控任何 AI 系统或数据管道。支持表格和文本数据。提供 100+ 内置指标。支持离线评估和实时监控。
轻量级JavaScript数据网格组件，提供类似Excel的交互式电子表格功能。支持复杂数据输入、Excel兼容操作及第三方插件集成，适用于ERP、教育、物流等多种场景。
便携式 Python dataframe 库，支持超过 20 个后端。提供快速本地处理（默认 DuckDB）、惰性表达式和交互式探索模式。可混合 Python 与 SQL 代码，通过单行代码切换本地与远程部署。
免费协作在线办公套件，支持文本、电子表格、演示文稿、表单和 PDF 编辑器，完全兼容 Office Open XML 格式，提供实时协作编辑功能。
基于 eBPF 的 Kubernetes 原生可观测性工具，自动收集全链路数据，支持集群内边缘计算，脚本化查询。适用于网络监控、基础设施健康、服务性能与数据库查询分析。
无需安装 Microsoft Office 即可读写 Office 文件的 .NET 库。支持 Excel 2003/2007 格式，完全免费，跨平台运行。
全龄段友好的C#万能工具库，包含加密解密、反射、权重随机、分布式短ID、表达式树、LINQ扩展、文件压缩、多线程下载、硬件信息、字符串扩展、日期时间、中国农历、大文件拷贝、图像裁剪、验证码、断点续传、集合扩展、Excel导出等常用封装，代码量不到2MB。
Orange 是一款交互式数据挖掘与可视化工具箱，无需编程或深厚数学知识即可探索数据。它通过工作流驱动，隐藏复杂底层机制，让数据科学更易上手。
基于 .NET 的开源库，用于读取、操作和写入 Excel 2007+ (.xlsx, .xlsm) 文件。提供直观的 API 接口，简化 OpenXML 底层操作，支持创建、编辑和保存 Excel 报表。
支持 word、excel、pdf、pptx 等多种 Office 文件在线预览的 Vue 组件库，兼容 Vue 2/3 及非 Vue 框架。提供一站式预览方案，只需传入文件地址或二进制数据即可使用，性能优化良好。
基于 pandas 的中文教程，提供 Jupyter Notebook 形式的学习资料。包含从基础到高级的章节，如数据可视化、特征工程和性能优化，并配有大量练习题。纸质版已出版，网页版可在线访问。
基于 pandas 扩展的 Python 库，用于处理地理空间数据。提供 GeoSeries 和 GeoDataFrame 类型，支持几何操作与坐标参考系统管理。
基于 Flask 和 React 的可视化工具，用于查看和分析 Pandas 数据结构。支持 DataFrame、Series 等对象，无缝集成 Jupyter Notebook 和终端。提供交互式图表、网络分析和实时演示。
开源 JavaScript 数据分析库，受 Pandas 启发，提供高性能、直观的数据结构。支持 Tensorflow.js 张量、缺失数据处理、灵活分组、数据合并与 IO 工具，适用于 Node.js 和浏览器环境。
基于 Pandas 和 Numpy 的技术分析库，用于金融时间序列数据的特征工程，包含 43 种指标，如成交量、波动率等。
Python 库，轻松实现 Excel 与 Python 互调。支持 Windows、macOS、Google Sheets 和 Excel 网页版。提供脚本、宏和 UDF 功能，完美支持 Numpy 和 Pandas。