pandas python Reseñas y Detalles del Producto

Lo que más me gusta del framework de pandas para python es la facilidad de uso y su gran documentación. Actualmente, siendo pandas una extensión de numpy, tiene una de las mejores documentaciones posibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Even with good documentation, the main problem with Python (and consequently pandas) is that they need to improve calculation efficiency. Sometimes it tends to be a bit slow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas ofrece muchas características preconstruidas para modificar y jugar con datos, una de las bibliotecas más utilizadas en el ámbito de la ciencia de datos, pandas es fácil de instalar gracias a pip (el instalador de paquetes de Python). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas es de hecho una gran biblioteca, pero hay una curva de aprendizaje que es un problema realmente grande para los principiantes, además la documentación no está bien escrita, por lo que es difícil referirse y trabajar con la documentación oficial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La superioridad radica en la forma de usar pandas: fácil de usar.

Proporciona una gran cantidad de flexibilidad al usuario para que lo use de la manera que desee.

El soporte es fuerte y extenso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando se trata de no gustar, es confuso al principio. Un principiante necesita orientación cuando quiere empezar a usar pandas. Hay una gran cantidad de recursos que en sí mismos lo hacen confuso. Sin embargo, uno puede aprender fácilmente invirtiendo tiempo y ensuciándose las manos (programando). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El marco de Pandas ofrece una variedad de opciones para importar datos con una función muy simple. Pandas tiene varias funciones pequeñas con modificaciones mínimas que se pueden utilizar para manipular los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los pandas deberían tener algunas buenas herramientas de visualización incluidas. Al igual que en el paquete seaborn, la biblioteca pandas también puede mejorarse e incluir opciones para gráficos coloridos y otros diagramas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para leer archivos CSV o de Excel, generalmente uso la biblioteca pandas en Python cada vez. Además, a veces la prefiero para visualización. Una vez que leo un archivo CSV en Python, con la ayuda del dataframe de pandas, realizar un análisis estadístico es muy fácil, hay muchas funciones integradas disponibles para usar. Una sola línea de programa puede ayudarte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ya que es fácil de usar, casi todas las funciones son útiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¡Hay un método para todo y una forma aún más eficiente de hacer lo que ya haces en Python! Esto no es solo agregar funcionalidad, sino mejorar la funcionalidad que ya tienes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¡Nada! Realmente amo Pandas, lo uso todos los días desde hace un año, y todo es tan fácil desde entonces, y mi código ha mejorado tanto en eficiencia que ¿cómo podría no gustarme Pandas? Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta más la integración de numpy e ipython, que es muy útil para cualquier aplicación. Me gustan los paquetes PANDA, que son útiles para el procesamiento de múltiples datos y aplicaciones de aprendizaje automático. Julia y scipy también me gustan. El marco de datos es esencial para la manipulación de datos y fácil de vincular con SQL. Da el mismo resultado en menos líneas de código en comparación con C++ y C. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los estudiantes no pueden usarlo de manera eficiente porque el cambio a panda desde el python estándar es muy difícil. La documentación menos efectiva lleva a características de la biblioteca difíciles de entender en comparación con otros paquetes. No es esencial para aplicaciones embebidas basadas en IoT. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mi cosa favorita sobre Pandas es cómo pueden representar fácilmente tus datos. Con solo dos líneas de código, puedes importar tus datos. Otra cosa es que maneja fácilmente datos pesados. También proporciona una función de visualización de datos que me ayuda a visualizar mis datos. Ofrece una gran cantidad de funciones para realizar manipulaciones de datos. Para mí, es la mejor biblioteca para datos tabulares. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que no diría que me gusta es que algunas funciones en pandas vienen con una sintaxis muy compleja. No puedo recordarla. Así que, a veces tengo que consultar la documentación de Pandas para usarla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas es la biblioteca más común en Python cuando tienes que tratar con datos en forma de tabla. Esto hace de pandas una biblioteca con mucha ayuda disponible en la web. Me gusta la forma de importar datos a pandas desde formato de texto, hojas de cálculo, csv, tsv, etc. También me gusta la forma de seleccionar filas y columnas y operar con ellas. Aunque es un poco confuso al principio, una vez que te acostumbras a la forma de manejar datos con DataFrames de pandas, es bastante fácil jugar con los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si no tienes cuidado al gestionar datos con pandas, las estructuras internas de pandas pueden usar una gran cantidad de memoria. Esto se debe a que pandas utiliza, por defecto, el tipo de objeto, que requiere mucha memoria. Para resolver este problema, tienes que convertir los tipos numéricos a tipos int. Luego, puedes reducir el espacio en más del 50%. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En el corazón de la biblioteca Pandas se encuentra el data frame, lo que hace que el uso del marco Pandas sea interoperable desde un punto de vista de desarrollo de habilidades. No solo será valioso aprender los métodos en Pandas dentro de Python, sino que también puedes transferir rápidamente tu conocimiento del marco a R o incluso a Spark (para aplicaciones de big data). Además, el propio marco implementado en Python es beneficioso para el análisis de datos, proporcionando numerosas funciones auxiliares en el objeto data frame, que incluyen métodos de agregación, métodos de cálculo estadístico estándar y funcionalidad útil de unión/fusión y segmentación que probablemente todos los analistas de datos utilizarán. Además, está construido sobre Numpy para facilitar la transferencia entre esos tipos para trabajos más pesados/actuales o incluso elevarlo a un nivel más alto de abstracción para trabajos de visualización de datos/comunicaciones/análisis. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que no guste, excepto quizás la memoria y algunas restricciones de tiempo de ejecución. Al agregar mucha 'estructura extra' sobre el array de NumPy, el marco de datos no es el tipo de datos más eficiente, pero lo que obtienes vale los recursos adicionales necesarios para ejecutarlo, aunque tal vez no a una escala extrema (varias docenas de gigas o más de un par de millones de filas dependiendo de cuántas columnas de datos se incluyan en tu marco). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.