是否在函数% 2中使用由函数%1创建的pandas数据帧？

在函数%2中使用由函数%1创建的pandas数据帧是完全可行的，并且具有许多优势和应用场景。

概念： pandas是一个基于NumPy的开源数据分析工具，提供了用于数据操作和分析的数据结构和函数。数据帧（DataFrame）是pandas的一个核心数据结构，可以将二维表格数据表示为具有灵活索引和列的数据结构。

优势：

1. 数据操作和分析：pandas数据帧提供了丰富的数据操作和分析功能，如数据筛选、切片、聚合、排序等，能够快速高效地处理大量数据。
2. 数据清洗和转换：通过pandas数据帧，可以方便地进行数据清洗、缺失值处理、数据类型转换等操作，提高数据质量和准确性。
3. 数据可视化：pandas数据帧可以与其他可视化工具（如Matplotlib）配合使用，实现数据的可视化呈现，帮助人们更好地理解和分析数据。
4. 数据集成和整合：pandas数据帧可以方便地与其他数据源进行整合和合并，如数据库、Excel表格等，提供了更便捷的数据处理方式。

应用场景：

1. 数据分析和建模：pandas数据帧在数据科学、金融、市场营销等领域广泛应用，可用于数据清洗、特征工程、模型训练等环节。
2. 数据可视化：通过pandas数据帧可以对数据进行可视化展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
3. 数据导出和存储：pandas数据帧可以将数据导出为各种格式（如CSV、Excel、数据库等），实现数据的持久化存储和共享。

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