Lihat sumber Dataframe pada Python dengan Pandas

Salah satu implementasi dataframe yang paling populer saat ini adalah melalui library [[Pandas]] di [[Python]]. Pandas menyediakan berbagai fitur untuk membuat, memanipulasi, dan menganalisis dataframe dengan mudah dan efisien.

== Membuat Dataframe di Pandas ==
Pengguna dapat membuat dataframe dari berbagai sumber data, seperti [[CSV]], [[Excel]], atau database. Pandas menyediakan fungsi seperti pd.DataFrame(), pd.read_csv(), dan pd.read_excel() untuk keperluan ini.

== Fitur Manipulasi Data ==
Pandas memungkinkan pengguna melakukan berbagai operasi seperti filter, pengelompokan, penggabungan, dan pivot data. Fitur-fitur ini sangat berguna dalam proses [[data cleaning]] dan analisis eksplorasi data.

== Integrasi dengan Library Lain ==
Dataframe Pandas dapat dengan mudah diintegrasikan dengan library lain seperti [[NumPy]], [[Matplotlib]], dan [[Scikit-learn]] untuk keperluan analisis data lanjutan dan [[machine learning]].