Was ich an Pandas am meisten mag, ist, wie intuitiv und leistungsstark es die Datenmanipulation macht. Die DataFrame-Struktur fühlt sich natürlich an, fast wie das Arbeiten mit einem Excel-Blatt, aber mit der vollen Flexibilität von Python. Operationen, die in rohem Python Dutzende von Zeilen erfordern würden – wie das Bereinigen von Datensätzen, das Zusammenführen von Tabellen, das Filtern, Gruppieren oder Berechnen von Statistiken – können mit Pandas in nur ein oder zwei Zeilen erledigt werden.
Ich schätze auch, wie gut Pandas sich in das gesamte Python-Datenökosystem integriert, insbesondere NumPy, Matplotlib und scikit-learn. Dieser nahtlose Workflow macht Pandas zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jedes Data-Science- oder Analyseprojekt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Einer meiner Hauptfrustrationen mit Pandas ist, dass es dazu neigt, langsam zu werden und viel Speicher zu verbrauchen, wenn es sehr große Datensätze verarbeitet, da es alle Daten in den RAM lädt. Bestimmte Operationen, wie komplexe Groupby-Aufgaben oder das Anwenden benutzerdefinierter Python-Funktionen, können erheblich langsamer sein als das, was man mit optimierten Datenbanken oder verteilten Systemen erleben könnte. Die Lernkurve kann für Neulinge auch ziemlich steil sein, angesichts der Vielzahl von Methoden, der verschiedenen Indexierungsoptionen und der Unterschiede zwischen Series und DataFrames. Darüber hinaus ist das Debuggen von verketteten Operationen manchmal knifflig, und Pandas effizient mit Datenquellen wie SQL-Datenbanken oder Cloud-Speicher zum Laufen zu bringen, erfordert oft zusätzliche Konfiguration. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Organische Bewertung. Diese Bewertung wurde vollständig ohne Einladung oder Anreiz von G2, einem Verkäufer oder einem Partnerunternehmen verfasst.
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