Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、 选择，还有数据清洗和数据加工特征，本系统使用Panda库对抓取的数据进行预处理。

Pandas是一个强大的Python库，可以处理各种数据类型，包括表格型数据、时间序列数据、矩阵数据等等。Pandas提供了各种函数和方法，可以对数据进行各种运算操作，比如：

- 归并：将多个数据集合并成一个数据集。Pandas提供了concat、merge等函数，可以实现不同方式的归并操作。
- 再成形：对数据进行重排列，比如将长表格转换为宽表格。Pandas提供了pivot、unstack等函数，可以实现不同方式的再成形操作。
- 选择：根据条件选择数据，比如选择某些列、某些行或者某些元素。Pandas提供了loc、iloc等函数，可以实现不同方式的选择操作。
- 数据清洗：对数据进行清理和处理，比如处理缺失值、重复值、异常值等等。Pandas提供了fillna、drop_duplicates、replace等函数，可以实现不同方式的数据清洗操作。
- 数据加工特征：对数据进行加工，比如计算新的列、分组统计、离散化等等。Pandas提供了apply、groupby、cut等函数，可以实现不同方式的数据加工特征操作。

在本系统中，使用Pandas库对抓取的数据进行预处理，主要包括以下几个方面：

- 数据清洗：对数据进行去重、处理缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的准确性和完整性。
- 数据加工特征：根据需要计算新的列、进行分组统计等操作，以便更好地理解和分析数据。
- 数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示，以便更好地展现数据的特征和趋势。