pandas python Reseñas y Detalles del Producto

Lo mejor de la biblioteca pandas en Python es que ofrece una gran funcionalidad para manipular los datos desde todos los ángulos. Procesa los archivos CSV con gran velocidad. Proporciona la facilidad de procesar todo tipo de datos, ya sea desde un archivo, archivo JSON, desde bases de datos, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de pandas es que en un conjunto de datos grande, ocupa mucha memoria, y debido a eso, cuelga el sistema por error de memoria llena. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un excelente módulo de Python que se puede utilizar para el análisis de datos. Se puede manipular fácilmente convirtiendo los datos en una estructura de tabla muy fácilmente. Se instala con matplotlib. Soporta muchos tipos de archivos diferentes. Excel, CSV, Pickle.. Es muy ideal para procesar filas y columnas, expandir datos, ordenar datos, filtrar, clasificación basada en etiquetas, limpieza de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No puedo encontrar la letra "i" al filtrar después de reducir el carácter "i" a minúscula. Así que primero corrijo mis datos y luego los cargo en el marco de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas facilita la manipulación de datos en marcos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces las opciones y características disponibles pueden ser limitadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las características de esta biblioteca para manejar los datos son fabulosas y con funciones fáciles para leer y escribir los datos, y también la búsqueda es buena en el marco de datos convertido por panda. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La velocidad de todas las operaciones es un poco más lenta y con millones de lecturas de datos esto tomó mucho tiempo, pero con el paquete Modin, podemos aumentar las velocidades operativas en 3 veces. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Pandas es lo rápido y fácil que maneja grandes conjuntos de datos y los organiza según nuestras necesidades. Además, programar en Pandas es muy rápido, puedo hacer mucho trabajo en muy poco tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

no hay mucho que no guste de los pandas excepto que tiene una sintaxis muy compleja. y es un poco difícil de aprender para los principiantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Implementaciones optimizadas listas para cálculos estadísticos básicos como medidas de tendencia central y cuantiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque la biblioteca es excelente, todavía no está lo suficientemente optimizada para ser utilizada en grandes volúmenes de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

la forma en que los pandas trabajan con los datos y los organizan Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta la forma en que necesitas poner el script de Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Facilita trabajar con grandes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El paquete pandas es un ecosistema diferente al Python estándar. Requiere cierta inversión de tiempo para aprenderlo y aprovecharlo al máximo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encontré una manera fácil de gestionar mis datos, escribiendo solo unas pocas líneas de código. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta la forma en que puedo desarrollar gráficos, debería ser más atractiva como seaborn. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Maneja eficientemente grandes cantidades de datos y hace que los datos sean flexibles y personalizables. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pobre compatibilidad con matrices 3D y a veces el uso de iloc y loc Reseña recopilada por y alojada en G2.com.