技能 · 框架 · 框架、LLM 與領域訊號
pandas
Python 的表格資料處理函式庫。
- 3.0%
- 核心 AI 職缺提到
- 106
- 筆職缺
- 90
- 家公司
歷史資料從 2026年9月11日 開始。要看出增減，需要一期至少相隔 30 天、可以比較的後續資料。
它在哪些職位最常被提到
每一列的分母是該職位本期的職缺數，依比例排序。
本期怎麼讀
本期有 7 個職位類別的職缺提到 pandas。
在 8 個有獨立頁面的職位中，沒有一個職位有五分之一以上的職缺提到 pandas。
pandas 在「資料科學家」職缺中的出現比例（17.9%）至少是全體核心 AI 職缺（3.0%）的兩倍，比整體更集中在這個職位。
pandas 屬於「框架」，是框架、LLM 與領域訊號；請搭配下方和它一起出現的基礎與上線交付技能一起解讀。
解讀規則：「比整體更集中」是指在有獨立頁面的職位裡，至少 10 筆職缺提到這個技能，而且比例至少是全體核心 AI 職缺的 2 倍；「常被提到」是指一個職位至少 20% 的職缺提到它。這些句子描述的是本期開著的職缺，不是趨勢。
和它一起出現的技能
分母是提到 pandas 的職缺數：其中同時提到各技能的比例，依三種閱讀角度分組。
基礎與解題
類別：程式語言、機器學習、資料工程、資料庫、方法與流程
- Python99.1%程式語言 · 105 筆
- Machine Learning73.6%機器學習 · 78 筆
- Deep Learning54.7%機器學習 · 58 筆
- Data Analysis47.2%資料工程 · 50 筆
- SQL37.7%程式語言 · 40 筆
上線與交付
類別：DevOps、雲端、工具
- Git43.4%工具 · 46 筆
框架、LLM 與領域訊號
類別：框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體
- NumPy80.2%框架 · 85 筆
- PyTorch61.3%框架 · 65 筆
- TensorFlow53.8%框架 · 57 筆
- scikit-learn50.9%框架 · 54 筆
- LLM47.2%LLM 應用 · 50 筆
- RAG31.1%LLM 應用 · 33 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路3230.2%
- 電子與硬體製造1817.0%
- 半導體1211.3%
- 金融與保險98.5%
- 專業服務65.7%
- 醫療與生技65.7%
- 顧問與行銷服務54.7%
- 其他製造業54.7%
- 電信、媒體與數位內容54.7%
- 批發零售與電商43.8%
- 營建與不動產32.8%
- 運輸與物流10.9%
- 台北市5854.7%
- 新北市1615.1%
- 新竹市87.5%
- 台中市76.6%
- 新竹縣43.8%
- 高雄市43.8%
- 台南市21.9%
- 苗栗縣21.9%
- 花蓮縣10.9%
- 雲林縣10.9%
- 桃園市10.9%
- 屏東縣10.9%
這個數字從哪裡看出來
106 筆職缺中，各有多少筆是從雇主填的技能標籤、職稱、職務說明看出來的。一筆職缺可能同時有多種證據，所以三個數字相加會大於職缺數。
- 雇主技能標籤0
- 職稱0
- 職務說明106