# pandas python Reviews **Vendor:** pandas python **Category:** [Komponentenbibliotheken Software](https://www.g2.com/de/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 98 ## About pandas python Pandas ist eine leistungsstarke und flexible Open-Source-Python-Bibliothek, die für Datenanalyse und -manipulation entwickelt wurde. Sie bietet schnelle, effiziente und intuitive Datenstrukturen wie DataFrame und Series, die den Umgang mit strukturierten (tabellarischen, mehrdimensionalen, potenziell heterogenen) und Zeitreihendaten vereinfachen. Pandas zielt darauf ab, der grundlegende Baustein für praktische, realweltliche Datenanalysen in Python zu sein und bietet eine breite Palette von Funktionalitäten, um Datenverarbeitungsaufgaben zu optimieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umgang mit fehlenden Daten: Pandas bietet eine einfache Handhabung fehlender Daten, die als `NaN`, `NA` oder `NaT` in sowohl Gleitkomma- als auch Nicht-Gleitkomma-Daten dargestellt werden. - Größenveränderlichkeit: Spalten können in DataFrame und höherdimensionalen Objekten eingefügt und gelöscht werden, was eine dynamische Datenmanipulation ermöglicht. - Datenausrichtung: Automatische und explizite Datenausrichtung stellt sicher, dass Objekte an einem Satz von Labels ausgerichtet werden können, was genaue Berechnungen erleichtert. - Group-By-Operationen: Leistungsstarke und flexible Group-By-Funktionalität ermöglicht Split-Apply-Combine-Operationen auf Datensätzen sowohl zur Aggregation als auch zur Transformation von Daten. - Datenkonvertierung: Vereinfacht die Konvertierung unterschiedlich indizierter Daten in anderen Python- und NumPy-Datenstrukturen in DataFrame-Objekte. - Indexierung und Unterteilung: Bietet intelligente, labelbasierte Slicing-, Fancy-Indexing- und Unterteilungsfunktionen für große Datensätze. - Zusammenführen und Verbinden: Erleichtert das intuitive Zusammenführen und Verbinden von Datensätzen. - Umformen und Pivotieren: Bietet flexible Umformung und Pivotierung von Datensätzen. - Hierarchische Beschriftung: Unterstützt die hierarchische Beschriftung von Achsen, was mehrere Labels pro Tick ermöglicht. - Robuste I/O-Tools: Beinhaltet robuste Tools zum Laden von Daten aus Flachdateien (CSV und mit Trennzeichen), Excel-Dateien, Datenbanken und zum Speichern/Laden von Daten aus dem ultraschnellen HDF5-Format. - Zeitreihenfunktionalität: Bietet zeitreihenspezifische Funktionalität, einschließlich der Generierung von Datumsbereichen, Frequenzkonvertierung, gleitenden Fensterstatistiken und Datumsverschiebung und -verzögerung. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Pandas adressiert die Herausforderungen der Datenanalyse, indem es eine umfassende Suite von Tools bietet, die den Prozess der Datenmanipulation, -bereinigung und -analyse vereinfachen. Seine intuitiven Datenstrukturen und Funktionen ermöglichen es Benutzern, komplexe Operationen mit minimalem Code durchzuführen, die Produktivität zu steigern und den effizienten Umgang mit großen Datensätzen zu ermöglichen. Durch die nahtlose Integration mit anderen Python-Bibliotheken und -Tools dient Pandas als Eckpfeiler für Data-Science-Workflows und befähigt Benutzer, Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen effektiv zu treffen. ## pandas python Pros & Cons **What users like:** - Benutzer loben die **einfache Datenverwaltung** mit Pandas und genießen das intuitive Design und die leistungsstarken Funktionen. (2 reviews) - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Pandas und finden es intuitiv und effizient für Datenanalyseaufgaben. (2 reviews) - Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Pandas mit anderen Tools, die ihre Datenanalyse- und Manipulationserfahrung verbessern. (2 reviews) - Benutzer schätzen die **Codierungseffizienz** von Pandas und finden es einfach zu verwenden für Datenanalyse und -visualisierung. (1 reviews) - Benutzer loben die **Designqualität** von Pandas und schätzen seine Benutzerfreundlichkeit und effektiven Datenvisualisierungsfähigkeiten. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **intuitive und leistungsstarke Datenmanipulation** von Pandas, die effiziente Operationen in nur wenigen Zeilen ermöglicht. (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) - Installationsleichtigkeit (1 reviews) - Integrationen (1 reviews) - Zeitersparnis (1 reviews) **What users dislike:** - Benutzer erleben erhebliche **Leistungsprobleme** mit Pandas, da es langsamer wird und übermäßig viel Speicher bei großen Datensätzen verbraucht. (2 reviews) - Benutzer finden die **komplexe Installation** von Pandas Python zeitaufwendig und belastend für die Implementierung. (1 reviews) - Benutzer haben **Schwierigkeiten** mit Pandas, insbesondere in Bezug auf Leistungsprobleme bei großen Datensätzen und eine steile Lernkurve. (1 reviews) - Benutzer haben Schwierigkeiten mit **Integrationsproblemen** in Pandas, insbesondere beim Verbinden mit SQL-Datenbanken und beim Verwalten großer Datensätze. (1 reviews) ## pandas python Reviews ### 1. Einfache, programmierfreundliche Datenanalyse und -visualisierung für alltägliche Projekte **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Areeb A. | Data Scientist, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 22, 2026 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Es hat mir sehr bei der Datenanalyse und -visualisierung geholfen. Die Syntax ist einfach zu verwenden und sehr benutzerfreundlich, und es ist auch unkompliziert zu implementieren. Ich verwende es in fast jedem Projekt, fast jeden Tag. Es ist besonders einfach zu integrieren, wenn man mit strukturierten Daten arbeitet. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Es ist eine umfangreiche Bibliothek zu implementieren, und es dauert Zeit. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas hat sehr dabei geholfen, meine Daten zu verstehen, sowie sie zu visualisieren und vorzuverarbeiten, bevor ich sie in einem ML-Modell verwende. ### 2. Intuitive und leistungsstarke Datenmanipulation für jeden Analysten **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sergio P. | Analytical Consultant, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 09, 2025 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** 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. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas adressiert die Herausforderung, effizient mit strukturierten Daten zu arbeiten. Es ermöglicht mir, Datensätze viel schneller und zuverlässiger zu bereinigen, zu transformieren, zu filtern, zu verbinden und zu analysieren, als wenn ich rohes Python oder Tabellenkalkulationen verwenden würde. Viele Aufgaben, die typischerweise eine Datenbank oder mehrere verschiedene Werkzeuge erfordern würden, können vollständig innerhalb von Pandas erledigt werden, was den Arbeitsablauf sowohl für Datenanalyse- als auch für maschinelle Lernprojekte vereinfacht. In meiner akademischen Arbeit, Forschung und persönlichen Projekten hat Pandas es viel einfacher gemacht, Daten zu verarbeiten, Muster zu erkunden und Datensätze für das Modellieren mit minimalem Aufwand vorzubereiten. Seine Flexibilität und umfassenden Funktionen lassen mich darauf konzentrieren, Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt mich in der niedrigstufigen Datenmanipulation zu verlieren. ### 3. Pandas macht strukturierte Daten schnell, praktisch und lesbar. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zharina F. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 12, 2026 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Wir brauchen Pandas, weil es die Arbeit mit strukturierten Daten in Python praktisch, schnell und lesbar macht. Ohne Pandas wären die meisten Aufgaben mit realen Daten langsam, fehleranfällig und viel codeintensiver. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Brauche etwas Zeit und Übung, um zu integrieren. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** ETL-Entwicklung Daten lesen und bereinigen ### 4. Datenanalyse-Kraftpaket für Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Luca P. | Chief Operations Officer DEQUA Studio | Formerly CTO in MarTech, Marketing und Werbung, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 04, 2025 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas ist eine ausgereifte, quelloffene Python-Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse. Ihre Kernkomponenten, `DataFrame` und `Series`, bieten robuste Abstraktionen für den Umgang mit strukturierten, beschrifteten Daten. Hier ist, was aus der Perspektive eines Entwicklers heraussticht: ✅ Ausdrucksstarke Datenstrukturen • `DataFrame`: Zweidimensionale, größenveränderliche, heterogene tabellarische Datenstruktur mit beschrifteten Achsen (Zeilen und Spalten). • `Series`: Eindimensionales beschriftetes Array, das jeden Datentyp aufnehmen kann. ✅ Umfassende I/O-Unterstützung • Native Funktionen zum Lesen/Schreiben von CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 und mehr. Methoden wie `read_csv()`, `to_excel()` und `read_sql()` erleichtern die Integration mit externen Datenquellen. ✅ Effiziente Datenmanipulation • Leistungsstarkes Indexieren, Schneiden und Unterteilen mit intuitiven, auf Labels basierenden oder ganzzahlbasierten Selektoren. • Vektorisierte Operationen, die auf NumPy aufbauen, ermöglichen schnelle, speichereffiziente Berechnungen auf großen Datensätzen. • Eingebaute Unterstützung für den Umgang mit fehlenden Daten (`NaN`, `NA`, `NaT`), ohne Arbeitsabläufe zu unterbrechen. ✅ Fortgeschrittene Gruppierung und Aggregation • Flexible `groupby`-Operationen für Split-Apply-Combine-Workflows, die komplexe Aggregationen und Transformationen unterstützen. ✅ Zeitreihen- und Kategoriedaten • Spezialisierte Typen und Methoden für Zeitreihen (z.B. `Timestamp`, `Period`, Resampling) und Kategoriedaten, die sowohl die Leistung als auch die Speichernutzung verbessern. ✅ Interoperabilität • Nahtlose Integration mit dem breiteren Python-Daten-Stack: NumPy für numerische Operationen, Matplotlib und Seaborn für Visualisierung und scikit-learn für maschinelle Lernpipelines. ✅ Umformen, Zusammenführen und Pivotieren • Funktionen wie `pivot_table`, `melt`, `merge` und `concat` ermöglichen flexibles Umformen und Verbinden von Daten. ✅ Umfangreiche Dokumentation und Community • Große, aktive Community und umfangreiche Dokumentation mit einer Fülle von Tutorials und Beispielen für die meisten Anwendungsfälle. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas ist für In-Memory-Operationen und die Ausführung in einem einzelnen Thread optimiert. Die Verarbeitung sehr großer Datensätze (die nicht in den RAM passen) oder die Nutzung von Multi-Core-CPUs erfordert externe Werkzeuge oder Bibliotheken (z.B. Dask, cuDF). **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas ist der De-facto-Standard für die Manipulation von strukturierten Daten in Python geworden. In der Praxis hat es ermöglicht: • Schnelles Prototyping und die Erkundung von tabellarischen Datensätzen, indem manuelle Datenaufbereitung durch prägnanten, lesbaren Code ersetzt wird. • Effiziente Datenbereinigung, -transformation und Feature-Engineering für Analyse- und Machine-Learning-Workflows. • Zuverlässige Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen und -formaten, wodurch die Reibung beim Wechsel zwischen verschiedenen Phasen einer Datenpipeline reduziert wird. • Vereinfachte Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Analysten und Datenwissenschaftlern dank einer konsistenten und ausdrucksstarken API. Für jeden Python-Entwickler, der mit strukturierten oder semi-strukturierten Daten arbeitet, ist Pandas ein wesentlicher Bestandteil des Werkzeugkastens – gut geeignet für alles, von der schnellen Dateninspektion bis hin zum Aufbau robuster ETL-Pipelines. ### 5. Python für die Datenanalyse mit Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chiradeep B. | Senior Software Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 16, 2025 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Erstellte Visualisierungen und Berichte unter Verwendung umfangreicher Python-Bibliotheken, Pandas, Numpy, Matplotlib. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Nichts dergleichen, alles entspricht meinen Erwartungen. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Verwendet für die Datenanalyse für mehrere Datenschichten ### 6. Überprüfung von Panda Python als Benutzer und Integration **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shaik Aleem Ur R. | Silicon Engineer 2, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 31, 2024 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Benutzerfreundlichkeit und grafische Darstellung verschiedener Datensätze **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Nichts viel zu bemängeln, es entwickelt sich noch und hofft, reif genug zu werden, um das Beste zu sein. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Protokolle nachbearbeiten und die Diagramme mit matplotlib oder pandas visualisieren ### 7. Ausgezeichnete Python-Bibliothek für Datenmanipulation **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** ROSHAN S. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 11, 2024 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Es ist leicht zu verstehen. Es ist perfekt für die Manipulation von kleinen Datenmengen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Es neigt dazu, langsamer zu werden, wenn die Größe der Daten zunimmt. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Pandas, um tabellarische Daten zu manipulieren. Es erleichtert das Betrachten der tabellarischen Daten und deren Manipulation nach Belieben. Ich führe Datenumwandlungen mit Pandas in einigen meiner ETL-Projekte durch. ### 8. Gute Datenverarbeitungsbibliothek **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kush R. | Data Scientist, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 16, 2024 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Es hat mehrere Funktionen zur Datenverarbeitung. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Die Syntax ändert sich ständig mit Updates, was manchmal Verwirrung verursacht. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze es in meiner täglichen Datenanalyse und Projekten. ### 9. Pandas Python: Datenverarbeitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nikhil A. | Software product analyst , Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 22, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas Python ist eine sehr leistungsstarke Bibliothek in Python, Pandas hat unglaubliche Funktionen wie Datenanalyse für Dateien wie CSV-Datei, Excel-Datei, JSON-Datei, Dollar-Datei, .text-Datei usw. Es wird alle Dateitypen in ein DataFrame umwandeln und Sie können problemlos Operationen an diesem DataFrame durchführen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Ich benutze Pandas seit einem Jahr und habe keine Abneigung gegen Pandas, weil es eine sehr leistungsstarke Bibliothek ist. Pandas visualisiert die Daten nur in einem DataFrame, wenn wir die Daten visualisieren wollen, dann müssen wir eine andere Bibliothek dafür verwenden, aber abgesehen davon ist Pandas eine großartige Bibliothek. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In meinem Unternehmen werde ich Python Pandas verwenden, um die Rohdateien wie CSV, Dollar, Excel, .text, json usw. zu verarbeiten, und aus dieser Datei werde ich die Daten bereinigen, unnötige Daten entfernen und eine andere Datei aus der Rohdatei erstellen, und das ist sehr einfach und spart mir Zeit dank der Verwendung von Pandas Python. ### 10. Python Pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Krankenhaus & Gesundheitswesen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 12, 2024 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** - Benutzerfreundlichkeit - Einfache Implementierung - Einfache Integration - Vielseitigkeit - Aktualisierte Bibliothek **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Es gibt keine Abneigungen, an die ich denken kann. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** - Datenmanipulation - Datenerstellung - ETL ### 11. Pandas Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** BANDA M. | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 13, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** DataFrames in Pandas sind nützlich, um Daten sehr effizient zu handhaben und zu analysieren. Auch bietet Pandas eingebaute Methoden zum Filtern und Sortieren von Daten, zum Umgang mit fehlenden Daten. Pandas ermöglicht/unterstützt das Lesen von Daten aus Excel, CSV-Dateien usw., was ein weiterer Vorteil ist. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas hat wenige Schwachstellen. Wenn große Datensätze als Eingaben bereitgestellt werden, stößt Pandas auf Leistungsprobleme, da die Interaktion mit großen DataFrames und das Ausführen von Operationen darauf zeitaufwendig ist. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas bieten leistungsstarke Werkzeuge zur Analyse von strukturierten Daten. Pandas-Datensätze ermöglichen die Integration von verschiedenen strukturierten/formatieren Datensätzen, was uns erlaubt, Datensätze zu verbinden, zusammenzuführen und zu verketten. Pandas kann mit Matplotlib und anderen Datenvisualisierungswerkzeugen integriert werden. ### 12. Reinigung leicht gemacht mit Pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aakash T. | Senior Data Analyst, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 04, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas in Python haben die Fähigkeit, große Datensätze mühelos zu handhaben und zu manipulieren. Es bietet eine umfangreiche Sammlung von Funktionen und Methoden, die Datenbereinigung, -transformation und -analyse effizient und intuitiv machen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas arbeiten langsam bei sehr großen Datensätzen, Pandas-Datenrahmen sind veränderlich, was bedeutet, dass sie jederzeit geändert werden können, dies kann vorteilhaft sein, aber verwirrend oder nicht gut funktionieren, wenn sie nicht richtig gehandhabt werden. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas vereinfacht den Prozess der Bereinigung, Umwandlung und Analyse von tabellarischen und Zeitreihendaten. Es bietet intuitive Datenstrukturen wie DataFrames und leistungsstarke Funktionen für Operationen wie Filtern, Aggregation und Verknüpfung, wodurch Aufgaben der Datenmanipulation zugänglicher und effizienter werden. Meine Firma arbeitet mit Datensätzen mit vielen Null- oder leeren Spalten und Pandas funktioniert am besten, um diese zu bereinigen. ### 13. Leistungsstarke Bibliothek für Datenanalyse **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 05, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas wird häufig für die Datenmanipulation und Datenanalyse verwendet. Wir können Datensatzdateien wie CSV, Excel lesen und diese Dateien verarbeiten. Pandas hat tabellarische Datenstrukturen wie Dataframes und Serien. Es hat mehr Funktionen zur Manipulation von Daten. Leere Datensätze werden ordnungsgemäß behandelt. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas verbraucht mehr Speicher, wenn mit größeren Datensätzen gearbeitet wird. Deshalb gibt es Leistungsbeschränkungen. Es ist von externen Bibliotheken abhängig. Unterstützung und Leistung sollten verbessert werden. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas wird im Projekt zur Verarbeitung von Excel-Dateien für die Validierung verwendet. Fehlende Datensätze werden leicht gefunden. Wird verwendet, um doppelte Datensätze zu erhalten. Erfüllt alle geschäftlichen Anforderungen. ### 14. Strukturieren Sie Ihre Daten mit pandas. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** PREM R. | Data Scientist, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas kann unsere Daten mit einer Vielzahl von Erweiterungen strukturieren, wie z.B. Pandas unterstützt HTML-, XLSX-, CSV-Erweiterungen usw. Mit Pandas können wir auch unsere Daten manipulieren und analysieren. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas muss an ihrem Support-Center arbeiten, weil einige Probleme in keinem anderen Tool gelöst werden, wie zum Beispiel pandas os error. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Strukturansicht mit Analysen bereitstellen, wie wir unsere Datenmittelwert, Modus anzeigen und mit groß angelegten Daten arbeiten können. ### 15. Pandas ein Produkt nicht in vollem Potenzial **Rating:** 1.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Beratung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 04, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** - sehr flexibel - viel Unterstützung (Community, Chat, Tutorial, Kurse,...) - eine großartige Community zur Unterstützung der Entwicklung der Bibliothek - eine große Anzahl von Projekten, Unternehmen und Menschen, die es nutzen **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** -sehr komplexe Syntax, unnötig -sehr langsam, große Leistungsmängel -große Probleme beim Umgang mit Dataframes, die nicht in den Speicher passen -neue Versionen garantieren nicht, dass mit früheren Versionen entwickelter Code ordnungsgemäß funktioniert **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze es für: -Datenmanagement -Analytik -ETL- und ELT-Prozesse ### 16. Pandas Python für Datenaufbereitung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ruchi S. | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 14, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas bietet Ihnen ein benutzerfreundliches Werkzeug zum Filtern, Umformen und Modifizieren Ihrer Daten; Sie können Zeilen und Spalten hinzufügen/löschen und erstellen, genau wie in Excel, und es unterstützt verschiedene Datentypen. Es benötigt weniger Code. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas haben eine sehr steile Lernkurve und werden sehr komplex. Wenn Sie fortschreiten und tiefer einsteigen, wird es schwieriger zu verstehen, wie diese Bibliothek funktioniert, und auch die Dokumentation ist schlecht. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Datenbereinigung, -aufbereitung, -imputation, -umformung und -transformation. Pandas half dabei, die Daten mit weniger Code zu bereinigen und zu transformieren und führte alle Aufgaben auf umfangreichen Daten schneller aus. ### 17. Pandas der Verbündete mit Daten in Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Erik C. | Innovation Engineer, Industrieautomatisierung, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 22, 2022 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Das Beste an Pandas ist die Kompatibilität mit Datensätzen, die Sie als Excel-Dateien, CSV, JSON manipulieren können. Sie können auch Listen oder SQLAlchemy-Datenrahmen verarbeiten. Dieser Teil der Daten mit Pandas ist sehr wichtig, wenn Sie sie beispielsweise an eine Webseite senden möchten. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Schemas zu verstehen ist schwierig, denn wenn man beispielsweise ein SQLAlchemy-DataFrame konvertiert, das bereits ein definiertes Schema hat, ignoriert Pandas es vollständig und fasst alles in einem zusammen. Man muss es selbst definieren, und das ist eine mühsame, aber nicht unmögliche Aufgabe. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas Python hilft mir, die Daten auf einfachere Weise zu manipulieren und mehrere DataFrames in einem zu verbinden, wo ich nach Beziehungen zwischen Tabellen suche, wo der Benutzer über ein Webformular die Daten anfordern kann, die sie mit einer kohärenten Beziehung anfordern, und sie zur Bequemlichkeit zurück ins Web zu transportieren. ### 18. Pandas ist ein Lebensretter **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Ich finde Pandas am besten für Datenverarbeitung und -analyse. Mit so vielen Funktionen und Methoden ermöglicht Pandas die Verarbeitung und Analyse von Daten nach unseren Bedürfnissen. Mein Lieblingsteil ist die Verwendung von groupby mit einer Lambda-Funktion, um eine detaillierte Analyse zu erhalten. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Es ist schwer, Pandas nicht zu mögen, wenn man es in jedem seiner Projekte und Datenarbeiten verwendet. Aber dennoch unterstützt Pandas die parallele Verarbeitung nicht so sehr wie PySpark. Das ist ein Nachteil, aber es ist trotzdem mehr als vorteilhaft. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas löst das Problem, komplexe SQL-Codes zu schreiben. Es ermöglicht die Verarbeitung von Daten auf interaktive Weise. Pandas macht Datenanalysen im Vergleich zu SQL-Codes viel einfacher. ### 19. Pandas ist eine ausgezeichnete Bibliothek zur Arbeit mit Daten. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nathan P. | Machine Learning Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 20, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas ist eine großartige Möglichkeit, mit tabellarischen Daten zu arbeiten. Ich schätze die C++-Implementierungen, die eine performante Manipulation von Daten in Python ermöglichen. Es gibt auch ausgezeichnete Möglichkeiten, die Daten zu visualisieren. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Ich finde einige der Indexierungssemantiken sehr verwirrend. Die Verwendung von .loc, [Spaltenname] ist redundant und gibt in einigen Implementierungen Warnungen. Ich wünschte, dies wäre einfacher. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas ermöglicht es mir, meine Daten schnell zu laden, zu manipulieren, zu bearbeiten, zu aggregieren, zu speichern und zu plotten. Es macht mich produktiver und effizienter. Ich kann neue Datensätze schneller erkunden. ### 20. Pandas sind großartig **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dharvi J. | Tech intern, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Mit Pandas können wir Daten einfach manipulieren, wie z.B. sortieren, strukturieren, Daten zusammenführen usw. Dateien wie CSV oder andere lesen, dabei ist Pandas besser als die Verwendung von Dateifunktionen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Sie haben damals viele Daten, die nicht sichtbar sind, verwenden Sie einige Funktionen und Pandas haben nicht zu viele Visualisierungsdiagramme, verwenden Sie eine andere Bibliothek und verwenden Sie sie nicht für unstrukturierte Daten. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wo Sie mit Dateien arbeiten, Daten abrufen und einige Änderungen vornehmen, verwenden wir Schleifen und alles, was zeitaufwändig ist, und die Raumkomplexität kommt zu dieser Zeit. Verwenden Sie Pandas, es ist vorteilhaft. ### 21. Großartige Funktionalität **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 21, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Sehr nützlich für jede Art von Data-Science/Machine-Learning-Pipeline. Vektorisierte Funktionen erleichtern das Bearbeiten der Tabellen erheblich und funktionieren gut mit allen Arten von Tabellendaten (csv, txt, etc.). **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Es kann eine sehr steile Lernkurve haben, was bedeutet, dass neue Benutzer Schwierigkeiten haben, auf die gesamte Palette der angebotenen Funktionen zuzugreifen. Es kann auch schwierig sein, genau zu verstehen, was beim Gruppieren/Filtern vor sich geht. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas hilft mir, das Problem zu lösen, tabellarische Daten aus verschiedenen Dateitypen einzulesen und sie in eine Form zu transformieren, die von maschinellen Lernmodellen verwendet werden kann. Es bietet mir den Vorteil, dass ich schnell Datensätze für ML transformieren und laden kann. ### 22. Es ist eine sehr großartige Erfahrung, mit Pandas zu arbeiten. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Harsh T. | intern, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas ist das beste Python-Framework, das ich höchstwahrscheinlich vor dem maschinellen Lernprozess für die Datenbereinigung und Datenübersicht verwende, wo wir Nullwertbehandlung, Ausreißerbehandlung und für die angemessene Erstellung von Daten durchführen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Ich mag Pandas nicht, weil es für uns einfach sein wird, wenn wir Datenvorverarbeitung durchführen, und wir verwenden einige in Pandas integrierte Funktionen, die es einfach machen, Code ohne manuelle Logik zu schreiben. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Python ist eine unkomplizierte Programmiersprache, bei der der Programmierer Code mit einer kleinen Codezeile schreiben kann. Für geschäftliche Zwecke können wir unser Projekt in deutlich kürzerer Zeit abschließen. ### 23. Pandas in Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rohan F. | Senior Business Intelligence Analyst, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 09, 2022 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Es ist sehr flexibel im Umgang mit großen Datenmengen und bietet dem Analysten/Datenwissenschaftler große Unterstützung bei der Durchführung grundlegender täglicher Operationen, die in der Industrie meist verwendet werden. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Die Dokumentation ist gut für ein grundlegendes Verständnis, aber wenn man tiefer gehen muss, ist die Dokumentation nicht so großartig oder leicht zu finden. Auch für höhere Dimensionen wird Pandas nicht die richtige Wahl sein und der Analyst/Datenwissenschaftler muss andere Bibliotheken verwenden. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas verarbeitet große Datenmengen sehr gut und ist auch hervorragend in der Anpassung der Daten durch entsprechende Manipulation. Dasselbe kann in SQL erreicht werden, wo wir die Daten vorverarbeiten können, aber es wird keine optimale Lösung sein, da Pandas dies sehr gut und schnell handhabt. ### 24. Ausgezeichnete Bibliothek für Datenanalyse **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ISAIAS G. | Pentester, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 30, 2022 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Was mir am meisten am Pandas-Framework für Python gefällt, ist die Benutzerfreundlichkeit und die umfangreiche Dokumentation. Derzeit hat Pandas, als Erweiterung von Numpy, eine der besten möglichen Dokumentationen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Selbst mit einer guten Dokumentation besteht das Hauptproblem von Python (und damit auch von Pandas) darin, dass die Berechnungseffizienz verbessert werden muss. Manchmal ist es etwas langsam. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Der größte Vorteil, den Pandas bietet, ist die große Menge an bereits entwickelten Ressourcen. Auf diese Weise verkürzt sich die Zeit, die benötigt wird, um Lösungen zu entwickeln, die wir erstellen müssen. ### 25. Beste Python-Bibliothek zur Darstellung der Daten! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Yash R. | Software Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 08, 2022 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas bietet viele vorgefertigte Funktionen, um Daten zu modifizieren und zu bearbeiten, eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken im Bereich der Datenwissenschaft. Pandas ist dank pip (Paketinstallationsprogramm von Python) einfach zu installieren. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas ist in der Tat eine großartige Bibliothek, aber es gibt eine Lernkurve, die ein wirklich großes Problem für Anfänger darstellt. Auch die Dokumentation ist nicht gut geschrieben, sodass es schwierig ist, sich auf die offizielle Dokumentation zu beziehen und damit zu arbeiten. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** wir suchen eine Bibliothek, die auf Python aufgebaut ist, um sie in einem der Data-Science-Projekte zu verwenden, pandas ist eine großartige Bibliothek, wenn es um Installation, Benutzerfreundlichkeit, vorgefertigte Funktionen und Datenmanipulation geht! ### 26. Datenverarbeitung leicht gemacht! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bankwesen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 30, 2022 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Die Überlegenheit zeigt sich in der benutzerfreundlichen Nutzung von Pandas. Es bietet dem Benutzer eine große Flexibilität, es so zu verwenden, wie er/sie es möchte. Die Unterstützung ist stark und umfangreich. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Wenn es um Abneigung geht, ist es am Anfang verwirrend. Ein Anfänger benötigt Anleitung, wenn er mit der Nutzung von Pandas beginnen möchte. Es gibt eine Fülle von Ressourcen, die es an sich schon verwirrend machen. Allerdings kann man leicht lernen, indem man Zeit investiert und sich die Hände schmutzig macht (codiert). **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Hundertprozentig empfohlen. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Sobald ein Programmierer sich daran gewöhnt hat, kann pandas überall zur Handhabung/Manipulation von Daten verwendet werden. Es macht es super einfach, mit der Verwendung von DataFrames und Serien es für die Anwendungsentwicklung zu nutzen. ### 27. Pandas ist ein auf Python basierendes Modul, das für den Datenimport, die Verarbeitung, Manipulation und Analyse verwendet wird. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jai Chand P. | Postdoctoral Research Associate, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 07, 2022 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Das Pandas-Framework bietet eine Vielzahl von Optionen zum Importieren von Daten mit einer sehr einfachen Funktion. Pandas haben verschiedene kleine Funktionen mit minimalen Modifikationen, die zur Manipulation der Daten verwendet werden können. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas sollte einige gute Visualisierungswerkzeuge enthalten. Wie im Seaborn-Paket kann die Pandas-Bibliothek auch aufgerüstet werden und könnte Optionen für farbenfrohe Diagramme und andere Diagramme enthalten. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Heutzutage arbeite ich an Deep-Learning-Algorithmen. Ich versuche, Pipelines für die Vorhersage von Krebs-Biomarkern mit Deep Learning zu entwickeln. Die Analyse von Hochdurchsatzdaten erfordert Pandas. Pandas kann große Matrizen handhaben und sie leicht manipulieren. ### 28. Pandas Python Bewertung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT J. | Data Scientist L3, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 10, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Um CSV- oder Excel-Dateien zu lesen, verwende ich normalerweise jedes Mal die Pandas-Bibliothek in Python. Außerdem ziehe ich sie manchmal für die Visualisierung vor. Sobald ich eine CSV-Datei in Python lese, ist es mit Hilfe des Pandas-Dataframes sehr einfach, eine statistische Analyse durchzuführen, da viele integrierte Funktionen zur Verfügung stehen. Eine einzige Programmzeile kann Ihnen helfen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** da es einfach zu bedienen ist, sind fast alle Funktionen hilfreich. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Ich werde es jedem empfehlen, die Pandas-Bibliothek zu verwenden. Es ist eine nützliche Bibliothek. Manchmal können wir sie auch im großen Maßstab verwenden. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Hauptsächlich verwende ich es, um CSV- oder Excel-Dateien mit einem einzigen Befehl zu lesen. Sobald ich das Dataframe gelesen habe, stehen viele eingebaute Funktionen für verschiedene Arten von Arbeiten wie statistische Analyse und Visualisierung zur Verfügung. ### 29. Erstes Werkzeug für Dateningenieure **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Krankenhaus & Gesundheitswesen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 29, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Es gibt eine Methode für alles und sogar eine effizientere Möglichkeit, das zu tun, was Sie bereits in Python tun! Dies bedeutet nicht nur, Funktionalität hinzuzufügen, sondern auch die Funktionalität zu verbessern, die Sie bereits haben. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Nichts! Ich liebe Pandas wirklich, ich benutze es seit einem Jahr jeden Tag, und seitdem ist alles so einfach, und mein Code hat sich in der Effizienz so sehr verbessert, dass ich Pandas nicht mögen könnte? **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Schau, welche Methoden effizienter sind für das, was du tust. Python und Pandas bieten viele Möglichkeiten, um dasselbe zu erreichen, aber einige sind weitaus effizienter als andere. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Informationen aus Dateien und Datenbanken in ein Data Warehouse zu migrieren, funktioniert hervorragend als Zentralisierungswerkzeug, und wenn Sie Pandas kennen, wissen Sie, wie man Spark DataFrames und Dask verwendet. ### 30. Die Verwendung des Panda-Pakets für Data Science ist die beste Erfahrung für mich. **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mahesh S. | Senior Embedded Firmware Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 10, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Ich mag die Integration von numpy und ipython am meisten, die sehr nützlich für jede Anwendung ist. Ich mag die PANDA-Pakete, die hilfreich für mehrere Datenverarbeitungs- und maschinelles Lernen-Anwendungen sind. Julia und scipy mag ich auch. Data Frame ist wesentlich für die Datenmanipulation und einfach mit SQL zu verknüpfen. Es liefert das gleiche Ergebnis in weniger Codezeilen im Vergleich zu C++ und C. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Studenten können es nicht effizient nutzen, da der Wechsel von Standard-Python zu Panda sehr schwierig ist. Weniger effektive Dokumentation führt dazu, dass Bibliotheksfunktionen im Vergleich zu anderen Paketen schwer zu verstehen sind. Nicht wesentlich für IoT-basierte eingebettete Anwendungen. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Benutzer können mehr Output erzielen, indem sie weniger Code schreiben. Es hat erstaunliche Funktionen für den Bereich der Datenwissenschaft, da es eine große Menge an Daten verarbeitet, was für Organisationen vorteilhaft ist. Es kann für maßgeschneiderte Anwendungen hilfreich sein. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löste mein Timing-Problem bei der Softwareentwicklung, da es leistungsstarke Bibliothekspakete bietet. Es verbesserte meine Fähigkeiten zur Datenrepräsentation. Es löst das Produktivitätsproblem meines Teams, da es für die Python-Plattform entwickelt wurde. ### 31. Beste Python-Bibliothek für tabellarische Daten **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 25, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Mein Lieblingsaspekt an Pandas ist, wie sie Ihre Daten einfach darstellen können. Mit nur zwei Codezeilen können Sie Ihre Daten importieren. Ein weiterer Punkt ist, dass es problemlos große Datenmengen verarbeitet. Es bietet auch eine Datenvisualisierungsfunktion, die mir hilft, meine Daten zu visualisieren. Es bietet eine große Anzahl von Funktionen zur Datenmanipulation. Für mich ist es die beste Bibliothek für tabellarische Daten. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Eine Sache, die ich nicht sagen würde, dass ich mag, ist, dass einige Funktionen in Pandas mit sehr komplexer Syntax kommen. Ich kann mich nicht daran erinnern. Also muss ich manchmal die Dokumentation von Pandas überprüfen, um es zu verwenden. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Ich empfehle es denjenigen, die Datenanalyse mit Python lernen möchten. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Pandas für die Manipulation meiner CSV-Daten und das Extrahieren von Informationen daraus. Ich verwende Pandas auch für die Visualisierung. ### 32. Die am häufigsten verwendete Bibliothek zur Verwaltung tabellenartiger Daten in Python. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 30, 2018 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas ist die gebräuchlichste Bibliothek in Python, wenn man mit tabellenartigen Daten arbeiten muss. Dies macht Pandas zu einer Bibliothek mit viel Hilfe, die im Internet verfügbar ist. Ich mag die Art und Weise, Daten in Pandas aus Textformaten, Tabellenkalkulationen, CSV, TSV usw. zu importieren. Ich mag auch die Art und Weise, Zeilen und Spalten auszuwählen und mit ihnen zu arbeiten. Obwohl es am Anfang etwas verwirrend ist, ist es, sobald man sich an die Art und Weise gewöhnt hat, Daten mit Pandas DataFrames zu verwalten, ziemlich einfach, mit Daten zu arbeiten. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Wenn Sie nicht vorsichtig mit der Verwaltung von Daten mit Pandas sind, können die internen Strukturen von Pandas eine große Menge an Speicher verwenden. Dies liegt daran, dass Pandas standardmäßig den Objekttyp verwendet, der viel Speicher benötigt. Um dieses Problem zu lösen, müssen Sie numerische Typen in int-Typen umwandeln. Dann können Sie den Speicherplatz um mehr als 50% reduzieren. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Ich empfehle, Tutorials darüber zu lesen, wie man den Speicherverbrauch mit Pandas reduziert. Ich empfehle auch, mehrere Tutorials darüber zu sehen, wie man Zeilen und Spalten verwaltet. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Pandas, um Daten aus anderen Quellen wie Tabellenkalkulationen oder CSV-Dateien zu importieren. Dann kann ich mit diesen Daten arbeiten und Muster in den Daten finden. Pandas ermöglicht es mir, mehrere Operationen mit sehr wenigen Anweisungen durchzuführen. Darüber hinaus erfordern einige wissenschaftliche Bibliotheken die Verwendung von Pandas DataFrames als Eingabe. Daher muss ich meine Daten in Pandas DataFrames umwandeln, um solche Bibliotheken zu nutzen. ### 33. Ausgezeichnetes und wesentliches Rahmenwerk für Datenanalysten und Wissenschaftler **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 04, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** 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). **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Wenn Sie die datenrahmenähnliche Umgebung mögen, sollten Sie auch in Betracht ziehen, R zu verwenden, wenn Sie an stärker statistisch orientierten Anwendungen interessiert sind und keine Zeit haben, viele dieser maßgeschneiderten Algorithmen von Hand zu implementieren, oder Spark, wenn Sie in Big-Data-Skalierungsanwendungen arbeiten müssen. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pandas ermöglicht es uns, ein programmatisches 'Tabellenkalkulations'-Objekt innerhalb der Python-Datenumgebung zu erstellen. Dieser DataFrame erlaubt es uns, effizient mit 'gemischten Typen Tabellen' für fast alle Anwendungsbereiche in der Datenanalyse/Datenwissenschaft zu arbeiten. ### 34. Pandas für die Datenvorverarbeitung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** GouriS S. | Data Scientist, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 11, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** 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. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Python Pandas, um die Daten vorzuverarbeiten, neue Merkmale abzuleiten, Nullwerte zu behandeln und deskriptive Statistiken mit der Pandas-Bibliothek zu berechnen. ### 35. Das beste Datenmanipulationswerkzeug **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 21, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** 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. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich importiere immer zuerst Pandas. Weil ich die Daten mit Pandas bearbeite, bevor ich meine Modelle ausführe. Ich erstelle schnell Tabellen und Filter. Es ist wesentlich für die Textanalyse. ### 36. Daten mit pandas manipulieren **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pablo S. | Data Science Fellow, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 28, 2019 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas macht es einfach, Daten in DataFrames zu manipulieren. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Manchmal können die verfügbaren Optionen und Funktionen begrenzt sein. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Funktioniert hervorragend mit dem Jupiter-Notebook. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Daten-Trends anzeigen und in der Lage sein, Änderungen und Manipulationen an großen Datensätzen schnell vorzunehmen. ### 37. Beste Bibliothek aller Zeiten zum Lesen von CSV-Dateien und Tabellen. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Diwakar B. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 01, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** 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. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe kein besseres Paket zum Lesen und Schreiben von Excel- und Sheets-Dateien gefunden, das alle Arten von Dateioperationen einfach durchführt. ### 38. Beste Python-Bibliothek für Datenanalyse **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neeraj J. | DevOps Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 29, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** 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. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** 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. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Wenn Sie Data Science lernen oder mit großen Datenmengen arbeiten, lernen Sie bitte Pandas, es wird Ihre Arbeit erheblich erleichtern. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Pandas, um Daten für meine Organisation zu analysieren, zu bereinigen und zu modifizieren. ### 39. Ein zentraler Anlaufpunkt für Datenanalyse **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaibhav C. | Data Scientist, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Bereit optimierte Implementierungen für grundlegende statistische Berechnungen wie zentrale Tendenzmaße und Quantile. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Obwohl die Bibliothek ausgezeichnet ist, ist sie immer noch nicht ausreichend optimiert, um auf großen Datenmengen verwendet zu werden. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich löse grundlegende Datenanalysen für Berichterstattung und bereite Daten für die Visualisierung in einem Dashboard vor. Vorteile umfassen eine schnelle Umsetzung für viele Anwendungsfälle wie Verkaufseffizienz und Prozessoptimierungen. ### 40. Pandas Bewertung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Joao V. | trainee RPA, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 29, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** die Art und Weise, wie Pandas mit Daten arbeiten und sie organisieren **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Ich mag es nicht, wie man ein Python-Skript einfügen muss. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** meine Tabellen und Daten ### 41. Standardpaket für wissenschaftliches Rechnen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Gewerbeimmobilien | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 14, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Es macht es einfach, mit großen Datensätzen zu arbeiten. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Das Pandas-Paket ist ein anderes Ökosystem als das normale Python. Es erfordert etwas Aufwand, um es zu lernen und vollständig zu nutzen. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir arbeiten mit großen Datensätzen und iterieren schnell, um zu sehen, wie sich die Ergebnisse ändern, wenn Variablen aktualisiert werden. ### 42. Erstaunliche Art, Daten zu strukturieren **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Eduardo Javier C. | C, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 14, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Ich habe einen einfachen Weg gefunden, meine Daten zu verwalten, indem ich nur wenige Zeilen Code schreibe. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Ich mag nicht, wie ich Grafiken entwickeln kann, sie sollten attraktiver sein wie Seaborn. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich konnte mit großen Datenbanken arbeiten, ohne Probleme mit Speicher und Ressourcen in einem Computer mit grundlegenden Ressourcen zu haben. ### 43. Das Beste von Pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Programmentwicklung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 19, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Verarbeitet große Datenmengen effizient und macht Daten flexibel und anpassbar. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Schlechte 3D-Matrix-Kompatibilität und manchmal die Verwendung von iloc und loc **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Viele davon. Datenbereinigung, Daten filtern ### 44. Pandas **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Bankwesen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Für mathematische Operationen Analysezwecke **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Mangel an mehr eingebauten Funktionen. Bessere Dokumentation im Detail. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Einfach zu verwendende, gut aktualisierte Bibliothek. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Berechnungen Datenanalyse Datenexport und -import ### 45. grafische und statistische Daten für jedes Python-Programm hinzufügen **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Charles P. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 12, 2020 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Python Panda bietet sofortige visuelle Daten für Ihre Programmergebnisse und komplexe Methoden. Big Data und Kunden-Datenbank-Vorhersagen helfen Ihnen, einen Schritt voraus zu sein, indem sie anpassbare Analysen und statistische Modellierung verwenden. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Schwierig, zunächst umzusetzen, obwohl es online viele Ressourcen mit Beispielen vergangener Projekte und Forenantworten gibt. Daten können sich zu komplexem Feedback entwickeln, es sei denn, man ist vorsichtig. Die Methodenintegration könnte besser sein und einige der Dokumentationen fehlen. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Datensätze und komplexe Multifunktionen benötigen Arbeit und klare Visualisierungen. Die Dokumentation könnte klarere Beispiele mit einer verbesserten Hilfefunktion bieten. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Modellieren statistischer Daten, Panda verschafft Ihnen einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz, indem es Grafiken und statistische Details zu formelbasierten Methoden hinzufügt. Dies ist großartig für die Entwicklung im Spiel und jede wissenschaftliche oder mathematisch basierte Funktion. Algorithmische Präzision, Website-Analysen oder sogar Datenmodellierung können in diagrammmusterartigen Details mit anpassbaren Optionen visualisiert werden. ### 46. Seine einfache Integration mit dem Rest meiner in Python erstellten Anwendungen ist sehr praktisch. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bpagadala P. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 29, 2020 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Die einfache Installation und Integration mit dem Rest meiner in Python erstellten Anwendungen ist etwas sehr Nützliches und Praktisches. Die Tatsache, dass es mir ermöglicht, Datenanalysen auf eine viel einfachere, präzisere und sicherere Weise durchzuführen, verleiht meinen Entwicklungen letztendlich einen großen Pluspunkt. Die Unterstützung einer Vielzahl von Dateien und Dateiformaten ist von großem Nutzen, wenn ich die Daten in verschiedenen Dateiformaten habe. Da es nicht auf die exklusive Nutzung eines einzigen Formats beschränkt ist, kann die Dateneingabe viel umfassender sein. Die Benutzerfreundlichkeit und Implementierung ist so einfach, dass selbst Personen, die keine Experten in der Datenanalyse sind, diese Art von Aufgaben problemlos durchführen können. Die Präzision der Ergebnisse ist wirklich überraschend und ermöglicht es tatsächlich, wertvolle Entscheidungen innerhalb des Unternehmens zu treffen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Die Lernkurve kann anfangs etwas langsam sein, aber dennoch merkt man, nachdem man sich an die Nutzung der Anwendung gewöhnt hat, dass alles wirklich einfach, leicht und schnell ist, manchmal hakte es, obwohl ich nicht sicher bin, ob es an der Anwendung selbst oder an meinem Prozessor lag. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es war eine sehr hilfreiche Option, wenn ich statistische Datenanalyseoptionen in meine Python-Entwicklungen auf eine viel einfachere und präzisere Weise implementieren möchte, was es mir ermöglicht, den Typ auf eine viel einfachere und praktischere Weise von Anwendungen zu erweitern, die ich normalerweise entwickle, was es mir ermöglicht, meine professionellen Dienstleistungen auf ein anderes Niveau zu heben. ### 47. Definitiv eine Lernkurve, aber es lohnt sich, wenn Zeit. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chloe' H. | Graduate Research Assistant, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 13, 2020 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Diese Programmiersprache hat definitiv eine Lernkurve, aber ich mag wirklich, dass es, sobald man sie gelernt hat, ziemlich einfach zu merken ist. Pandas hat eine ziemlich einfache Sprache zum Schreiben und Codieren, aber wie bei jeder anderen Programmierung muss man auf seine Sprache achten, damit sie richtig funktioniert. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Ich mag es nicht, dass es schwierig ist, meine Programmierung auf einem USB-Stick zu speichern. Ich weiß, dass es im Internet gespeichert wird, aber ich mag ein Backup. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es ist so einfach, Simulationen mit Pandas durchzuführen, weil man problemlos mehrere Simulationen gleichzeitig ausführen kann, die wirklich helfen, diese Fragen zu lösen. ### 48. Leistungsstarkes Python-Paket für Datenanalyse **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 28, 2020 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas ist sehr nützlich und einfach zu verwenden. Es bietet eine sehr hohe Leistung. Es ist sehr einfach zu installieren und einzurichten. Wir können verschiedene Arten von Dateien damit lesen, wie ssv, xls, usw. Es macht die Datenanalyse sehr einfach und wir können mit dem Datensatz herumspielen, um durch seine verschiedenen nützlichen Funktionen und Merkmale das maximale Wissen daraus zu gewinnen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas Python ist eines der besten Werkzeuge, aber manchmal dauert es bei großen Datensätzen sehr lange. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Sehr empfehlenswert für jede Person, die mit dem Datensatz arbeiten und ihn analysieren muss. Es ist das beste Werkzeug, das ich für Datenmanipulationen und -analysen kenne. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende Pandas, um verschiedene Datensätze zu analysieren und Datenanalysen auf die bestmögliche Weise in meiner Organisation durchzuführen, um die bestmöglich optimierten Ergebnisse zu erzielen. Ich verwende auch Matplotlib zusammen mit Pandas, um die Daten sehr einfach zu visualisieren. ### 49. Einfach zu verwendendes Datenimport- und Analysetool **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mehmed Buğrahan D. | Machine Learning Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 06, 2020 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Pandas ist ein großartiges Werkzeug, um Daten in vielen Formaten zu visualisieren, zu importieren und zu analysieren. Seine Unterstützung für verschiedene Dateiformate und seine selbsterklärenden Befehle machen es auch für einen unerfahrenen Benutzer benutzerfreundlich. Die Umwandlung von Pandas-Dataframes in Numpy-Arrays ist ebenfalls ein weiteres großartiges Merkmal von Pandas, da nicht alle anderen Python-Bibliotheken Pandas-Unterstützung haben. Sie haben eine wirklich umfangreiche und nützliche Dokumentationsseite. Seine Benutzerbasis ist im Vergleich zu anderen ähnlichen Bibliotheken riesig. Das bedeutet, dass man Antworten auf viele Fragen finden kann. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Pandas ist nicht gut im Umgang mit Speicher. Es importiert alle Dateien, auch wenn man nur ein paar Zeilen aus einer Datei benötigt. Es unterstützt auch kein Multiprocessing und seine Funktionen laufen nur auf der CPU, nicht auf der GPU. Eine weitere Sache, die mir an Pandas nicht gefällt, sind seine Fehlermeldungen. Zum Beispiel KeyError, wenn es die angegebene Spalte im DataFrame nicht finden kann. Diese Arten von Fehlern sollten benutzerfreundliche Fehlermeldungen liefern, anstatt robotische Nachrichten wie 'KeyError 'some_column'. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Ich würde Pandas sehr empfehlen, besonders für unerfahrene Benutzer. Es hat eine großartige Dokumentationsseite und wird von vielen Menschen genutzt, was bedeutet, dass Sie Antworten auf viele Ihrer Fragen zur Bibliothek finden können. Aber beachten Sie, dass der Mangel an Unterstützung für Multiprocessing es im Vergleich zu einigen anderen Bibliotheken langsamer macht. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende gerne Pandas, um die Datei zu visualisieren und zu analysieren, bevor ich speicherintensive Prozesse durchführe. Dies hilft mir, die Zeit zu verkürzen, indem es mir ermöglicht, im Voraus zu entscheiden, was ich tun muss. ### 50. Beste Python-Bibliothek zur Erstellung von Dataframes **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 20, 2020 **Was gefällt Ihnen an pandas python am besten?** Python Pandas wird verwendet, um strukturierte Daten aus unstrukturierten Daten wie JSON-Daten zu erzeugen. **Was gefällt Ihnen an pandas python nicht?** Das am meisten Unbeliebte ist, dass in Pandas die Daten in einem langsamen Muster strukturiert sind. **Empfehlungen für andere, die pandas python in Betracht ziehen:** Es wird sehr empfohlen, dass andere Pandas verwenden. **Welche Probleme löst pandas python für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Problem, Diagramme mit Matplotlib oder einer anderen Python-Bibliothek zu erstellen, wird einfacher. ## pandas python Discussions - [What is your experience with pandas for data analysis, and what features do you find most useful?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-your-experience-with-pandas-for-data-analysis-and-what-features-do-you-find-most-useful) - 1 comment - [Wofür wird Pandas in Python verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-pandas-python-used-for) - 1 comment - [View pandas python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/pandas-python/reviews?qs=pros-and-cons§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-24+16%3A26%3A23+-0500&secure%5Bsession_id%5D=8e5b9084-0820-468a-895e-cacb420c3e3f&secure%5Btoken%5D=856c62fcd1a9ec5ce99531dcca9efa249773d6b910e8fe2f840c8567276ddcdb&format=llm_user) ## pandas python Integrations - [PostgreSQL](https://www.g2.com/de/products/postgresql/reviews) - [Python](https://www.g2.com/de/products/python/reviews) - [PyTorch](https://www.g2.com/de/products/pytorch/reviews) - [Visual Studio](https://www.g2.com/de/products/visual-studio/reviews) ## pandas python Features **Funktionalität** - Sprachliche Kontingenz - Komponenten-Bibliothek - Entsperrte Komponenten **Management** - Framework-Integration - Repository-Verwaltung - Unterstützen ## Top pandas python Alternatives - [python xlrd](https://www.g2.com/de/products/python-xlrd/reviews) - 4.1/5.0 (19 reviews) - [Flutter](https://www.g2.com/de/products/flutter/reviews) - 4.6/5.0 (65 reviews) - [DevExpress](https://www.g2.com/de/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (112 reviews)