1. 데이터 프레임(DataFrames): 행과 열로 구성된 테이블 형식의 데이터 구조로, 다양한 유형의 데이터를 저장하고 조작할 수 있습니다.

2. 데이터 읽기 및 쓰기: 다양한 데이터 형식(CSV, Excel, SQL 데이터베이스 등)에서 데이터를 읽고, 이를 통해 데이터를 쓸 수 있습니다.

3. 데이터 조작: 데이터를 필터링, 정렬, 그룹화, 합치기 및 변환하는 다양한 기능을 제공합니다.

4. 누락된 데이터 처리: 누락된 데이터를 처리하고 대체할 수 있는 기능을 제공합니다.

5. 시계열 데이터 처리: 시계열 데이터에 대한 지원을 제공하여 날짜 및 시간 관련 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.

이러한 Pandas의 강력한 기능은 데이터 과학 및 분석 작업에 유용하며, 데이터를 처리하고 분석하는 과정을 단순화하여 생산성을 향상시킵니다.