pandas python Reseñas y Detalles del Producto

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.

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.