pandas库的主要作用如下：
进行数据处理和统计分析，方便快捷地处理大量数据。它具有高效性、灵活性和可靠性，被广泛应用于实际工作中。
接下来，我将从以下几个方面来介绍pandas库的作用。
1.整体介绍
Pandas是Python中一个专门用于数据处理和统计分析的库，可以帮助用户快速、方便地处理大量数据。Pandas提供了DataFrame、Series等数据结构，用户可以使用类似SQL语句进行数据过滤、查询、排序和计算。同时，Pandas也支持I/O操作，用户可以通过读取或者写入Excel、CSV等格式的文件进行数据导入和导出。
2.数据结构
Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame。其中，Series通常用来存储一维数组，DataFrame通常用来存储二维表格数据。这两种数据结构都具有标签索引、统一类型等特点，非常方便进行大规模数据处理和统计分析。
3.数据预处理
在进行数据处理前，需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。Pandas提供了丰富的函数和方法来实现这些操作。例如，可以使用fillna()方法填充缺失值，使用merge()方法合并数据集，使用pivot_table()方法进行数据透视等。
4.数据分析
数据分析是Pandas的重要应用之一，它提供了多种基本统计分析函数和方法。例如，可以使用describe()方法查看数据的基本统计信息，使用value_counts()方法对某个字段进行计数，使用groupby()方法按照某个字段分组统计等。
5.数据可视化
数据可视化是数据分析中非常重要的一环，Pandas也提供了多种绘图功能。例如，可以使用plot()方法绘制线性图、直方图、散点图、饼图等。同时，Pandas还可以集成Matplotlib等其他绘图库。
总之，Pandas是一个功能强大、易用性高的Python数据处理和分析库。通过使用Pandas，用户可以更加高效、方便地进行数据处理、统计分析和可视化。