pandas python Bewertungen & Produktdetails

Ich mag Pandas mehr als die meisten, weil es eine sehr einfach zu verwendende Bibliothek ist, in der ich schnell einen analytischen Workflow einrichten und Ergebnisse erzielen kann, indem ich sehr einfach zu verwendende Datenstrukturen habe. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es nicht, dass Pandas ein Open-Source-Tool ist, das nicht mit der klarsten Dokumentation geliefert wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu bedienen. Sehr, sehr intuitiv und verständlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Abhängigkeiten, die separat installiert werden müssen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Datenwissenschaft wird mit der Pandas-Bibliothek einfach gemacht, weil sie gut funktioniert und es mir ermöglicht, viele Dinge zu erledigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek und die Datenstrukturen sind manchmal verwirrend zu verwenden mit der Dokumentation. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Leichtigkeit und Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und -manipulation Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Langsame Geschwindigkeit bei der Arbeit mit Element für Element über eine for-Schleife Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Fähigkeit, Daten so einfach zu manipulieren, indem man dem Benutzer SO viele Operationen zur Verfügung stellt, ist zweifellos das Beste daran. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal können einige Operationen wie loc, iloc usw. wirklich verwirrend sein. Die Dokumentation ist gut, könnte aber viel besser gemacht werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Anwendbarkeit, Portabilität auf andere Module, äußerst nützlich in Datenwissenschaftsanwendungen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Abläufe sind etwas starr. Flexibilitätsoptionen sind wenige. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Daten kommen in jeder Form und müssen für die weitere Verarbeitung gehandhabt und manipuliert werden. Pandas ist eine ziemlich gute Bibliothek, die verschiedene Dateitypen verarbeiten kann und eine benutzerfreundliche API für die Datenmanipulation bietet.

Das Beste, was mir an Pandas gefallen hat, ist das DataFrame-Konzept. Nachdem Daten aus einer Datei geladen wurden, unabhängig vom Typ, bringt es alle Daten in ein DataFrame-Objekt, auf das alle APIs leicht angewendet werden können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas ist die einzige Bibliothek, die wir bei Easesolution Pvt. Ltd. für die Datenvorverarbeitung und -manipulation verwenden. Also habe ich persönlich keine Abneigung dagegen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist im Grunde ein notwendiges Paket für jeden, der sich mit Data Science/Analytics unter Verwendung von Python beschäftigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt wirklich nichts daran auszusetzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Struktur des Pandas-Dataframes macht es sehr einfach, Daten zu ordnen und anzupassen. In Kombination mit SciPy wird maschinelles Lernen zu einem einfachen Prozess. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige der Codebeispiele machen den Prozess der Datenmanipulation nicht immer einfach. Ich habe auf anderen Websites Beispiele gefunden, die effektiver mit Dataframes arbeiten. Ja, die Dokumentation spiegelt manchmal nicht die Realität des Programmierens in Python wider. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Bibliothek ist sehr intuitiv. Die meisten Operationen folgen dem Verb-Substantiv-Muster und selbst wenn Sie ein neuer Benutzer sind, können Sie „erraten“, was möglicherweise die Operation sein wird. Es macht die Arbeit mit Serien und Datenrahmen sehr einfach und meistens finden Sie eine hoch optimierte Funktion in der Bibliothek für jede Operation, die Sie durchführen möchten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wenn es um das Plotten geht, kann es einige Zeit dauern, sich an die verwendete Terminologie und Herangehensweise zu gewöhnen. Sobald man jedoch mit der Herangehensweise vertraut ist, wird das Erstellen von aufschlussreichen und schönen Grafiken einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.