pandas python Bewertungen & Produktdetails

Im Kern der Pandas-Bibliothek steht das DataFrame, das die Verwendung des Pandas-Frameworks aus einer Kompetenzaufbau-Perspektive interoperabel macht. Das Erlernen der Methoden in Pandas wird nicht nur innerhalb von Python wertvoll sein, sondern Sie können Ihr Wissen über das Framework schnell auf R oder sogar Spark (für Big-Data-Anwendungen) übertragen. Darüber hinaus ist das Framework selbst, das in Python implementiert ist, vorteilhaft für die Datenanalyse und bietet zahlreiche Hilfsfunktionen für das DataFrame-Objekt, darunter Aggregationsmethoden, Standardmethoden zur statistischen Berechnung sowie praktische Join/Merge- und Subsetting-Funktionen, die alle Datenanalysten wahrscheinlich verwenden werden. Darüber hinaus basiert es auf Numpy, um einen einfachen Transfer zwischen diesen Typen für anspruchsvollere/echte Arbeiten zu ermöglichen oder es sogar auf eine höhere Abstraktionsebene für mehr Datenvisualisierungs-/Kommunikations-/Analysearbeiten zu heben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht viel zu bemängeln, außer vielleicht Speicher- und einige Laufzeitbeschränkungen. Durch das Hinzufügen einer Menge 'zusätzlicher' Struktur auf die NumPy-Array ist der Dataframe nicht der effizienteste Datentyp, aber was man dafür bekommt, ist die zusätzlichen Ressourcen wert, die für den Betrieb benötigt werden, obwohl vielleicht nicht im extremen Maßstab (mehrere Dutzend Gigabyte oder mehr als ein paar Millionen Zeilen, je nachdem, wie viele Spalten von Daten in Ihrem Frame enthalten sind). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an der Pandas-Bibliothek in Python ist, dass sie umfangreiche Funktionen zur Manipulation von Daten aus allen Blickwinkeln bietet. Sie verarbeitet CSV-Dateien mit großer Geschwindigkeit. Sie bietet die Möglichkeit, alle Arten von Daten zu verarbeiten, sei es aus Dateien, JSON-Dateien, aus Datenbanken usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Pandas nicht mag, ist, dass es bei großen Datensätzen viel Speicher belegt, und deshalb hängt es das System aufgrund eines vollen Speicherfehlers auf. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein ausgezeichnetes Python-Modul, das für die Datenanalyse verwendet werden kann. Es kann leicht manipuliert werden, indem die Daten sehr einfach in eine Tabellenstruktur umgewandelt werden. Es wird mit Matplotlib installiert. Es unterstützt viele verschiedene Dateitypen. Excel, CSV, Pickle.. Es ist sehr ideal für die Verarbeitung von Zeilen und Spalten, die Erweiterung von Daten, das Sortieren von Daten, das Filtern, die kennzeichnungsbasierte Klassifizierung, die Datenbereinigung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich kann den Buchstaben "i" nicht finden, indem ich nach der Reduzierung des Zeichens "i" mit Kleinbuchstaben filtere. Also korrigiere ich zuerst meine Daten und lade sie dann in den Datenrahmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas macht es einfach, Daten in DataFrames zu manipulieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal können die verfügbaren Optionen und Funktionen begrenzt sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Funktionen dieser Bibliothek zur Handhabung der Daten sind fabelhaft, und mit einfachen Funktionen zum Lesen und Schreiben der Daten ist auch die Suche im von Panda konvertierten DataFrame gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Geschwindigkeit aller Operationen ist etwas langsamer, und bei Millionen von Datenlesungen hat dies viel Zeit in Anspruch genommen, aber mit dem Modin-Paket können wir die Betriebsgeschwindigkeit um das Dreifache erhöhen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste, was ich an Pandas mag, ist, wie schnell und einfach es große Datenmengen verarbeitet und sie nach unseren Bedürfnissen organisiert. Auch das Programmieren in Pandas ist sehr schnell, ich kann in sehr kurzer Zeit viel Arbeit erledigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht viel, was man an Pandas nicht mögen könnte, außer dass es eine sehr komplexe Syntax hat. Und es ist ein wenig schwierig für Anfänger zu lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bereit optimierte Implementierungen für grundlegende statistische Berechnungen wie zentrale Tendenzmaße und Quantile. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl die Bibliothek ausgezeichnet ist, ist sie immer noch nicht ausreichend optimiert, um auf großen Datenmengen verwendet zu werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

die Art und Weise, wie Pandas mit Daten arbeiten und sie organisieren Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es nicht, wie man ein Python-Skript einfügen muss. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es macht es einfach, mit großen Datensätzen zu arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Pandas-Paket ist ein anderes Ökosystem als das normale Python. Es erfordert etwas Aufwand, um es zu lernen und vollständig zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe einen einfachen Weg gefunden, meine Daten zu verwalten, indem ich nur wenige Zeilen Code schreibe. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag nicht, wie ich Grafiken entwickeln kann, sie sollten attraktiver sein wie Seaborn. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.