Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
GDAL und pandas python vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (44.4% der Bewertungen)
Unternehmen (37.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
GDAL
Sternebewertung
(18)4.6 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (44.4% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über GDALpandas python
Sternebewertung
(95)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (37.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über pandas pythonZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass "pandas python" in der Datenmanipulation und -analyse hervorragend ist, insbesondere mit seiner leistungsstarken DataFrame-Struktur, die eine einfache Handhabung großer Datensätze ermöglicht. Im Gegensatz dazu ist "GDAL" stärker auf die Verarbeitung geospatialer Daten fokussiert, was es weniger vielseitig für allgemeine Datenanalysetätigkeiten macht.
- Rezensenten erwähnen, dass "pandas python" eine höhere Benutzerfreundlichkeitsbewertung (8,5) im Vergleich zu "GDAL" (8,1) hat, was darauf hindeutet, dass Benutzer "pandas" als intuitiver für die Datenanalyse empfinden, insbesondere für diejenigen, die neu im Programmieren sind.
- G2-Benutzer heben hervor, dass "pandas python" eine robuste Komponentenbibliothek (8,5) bietet, die zahlreiche eingebaute Funktionen zur Datenmanipulation umfasst, während "GDAL" eine etwas niedrigere Bewertung (8,1) für seine Komponentenbibliothek hat, was auf weniger eingebaute Funktionalitäten für Benutzer hindeutet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass "pandas python" eine bessere Framework-Integrationsbewertung (8,2) im Vergleich zu "GDAL" (7,8) hat, was darauf hindeutet, dass "pandas" nahtloser mit anderen Datenwissenschaftstools und -bibliotheken integriert, was seine Nutzbarkeit in verschiedenen Projekten verbessert.
- Rezensenten sagen, dass "GDAL" in der Repository-Verwaltung mit einer Bewertung von 8,6 glänzt, die höher ist als die von "pandas python" (8,4). Dies deutet darauf hin, dass "GDAL" effektiver für die Verwaltung geospatialer Datenrepositories ist, was es zu einer bevorzugten Wahl für GIS-Profis macht.
- Benutzer berichten, dass beide Produkte ähnliche Support-Bewertungen (7,8) haben, aber "pandas python"-Benutzer erwähnen oft eine größere Community und umfangreichere Dokumentation, was beim Troubleshooting und Lernen von Vorteil sein kann.
GDAL vs pandas python
- Die Gutachter waren der Meinung, dass pandas python den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als GDAL.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter pandas python.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von pandas python gegenüber GDAL.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
GDAL
Keine Preisinformationen verfügbarpandas python
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
GDAL
Keine Informationen zur Testversion verfügbarpandas python
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
9
9.0
75
Einfache Bedienung
8.1
9
8.5
75
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
9.0
16
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
8.2
14
Qualität der Unterstützung
8.1
9
8.2
67
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
7.7
13
Produktrichtung (% positiv)
8.5
8
8.8
75
Funktionen
Funktionalität
7.9
7
8.2
37
8.1
8
8.5
39
7.9
7
8.1
34
Management
7.8
6
8.3
35
8.6
7
8.4
33
7.8
6
7.9
32
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
GDAL und pandas python sind kategorisiert als Komponentenbibliotheken
Einzigartige Kategorien
GDAL hat keine einzigartigen Kategorien
pandas python hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
GDAL
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
pandas python
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
27.8%
forschung
11.1%
Bau
11.1%
Telekommunikation
5.6%
Öl & Energie
5.6%
Andere
38.9%
Computersoftware
18.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.3%
Telekommunikation
7.8%
Internet
7.8%
hochschulbildung
5.6%
Andere
46.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Welches ist die beste Seite, um GDAL-Anfragen zu stellen?
1 Kommentar
AM
GDAL/OGR Mailing list
GitHub
OSGEOMehr erfahren
GDAL hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
What is your experience with pandas for data analysis, and what features do you find most useful?
1 Kommentar
LM
Meine Erfahrung mit Pandas für die Datenanalyse war sehr positiv und produktiv. Ich finde Pandas eine unglaublich leistungsstarke und flexible Bibliothek,...Mehr erfahren
Wofür wird Pandas in Python verwendet?
1 Kommentar
LM
Pandas in Python wird hauptsächlich für die Datenmanipulation und -analyse verwendet. Es bietet leistungsstarke Datenstrukturen wie DataFrames und Series,...Mehr erfahren
pandas python hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 3 Millionen Bewertungen können wir die spezifischen Details bereitstellen, die Ihnen helfen, eine fundierte Kaufentscheidung für Software für Ihr Unternehmen zu treffen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu
