Lo que más me gusta de pandas es lo intuitivo y poderoso que hace la manipulación de datos. Su estructura DataFrame se siente natural para trabajar, casi como manejar una hoja de Excel pero con toda la flexibilidad de Python. Operaciones que tomarían docenas de líneas en Python puro—como limpiar conjuntos de datos, fusionar tablas, filtrar, agrupar o calcular estadísticas—se pueden hacer en solo una o dos líneas con pandas.

También aprecio lo bien que pandas se integra con todo el ecosistema de datos de Python, especialmente NumPy, Matplotlib y scikit-learn. Este flujo de trabajo sin fisuras hace de pandas una herramienta esencial para cualquier proyecto de ciencia de datos o analítico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una de mis principales frustraciones con pandas es que tiende a volverse lento y consumir mucha memoria al manejar conjuntos de datos muy grandes, ya que carga todos los datos en la RAM. Ciertas operaciones, como tareas complejas de groupby o la aplicación de funciones personalizadas de Python, pueden ser significativamente más lentas de lo que podrías experimentar con bases de datos optimizadas o sistemas distribuidos. La curva de aprendizaje también puede ser bastante pronunciada para los recién llegados, dado el amplio rango de métodos, las diversas opciones de indexación y las distinciones entre Series y DataFrames. Además, depurar operaciones encadenadas a veces es complicado, y lograr que pandas funcione eficientemente con fuentes de datos como bases de datos SQL o almacenamiento en la nube a menudo requiere configuración adicional. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas es una biblioteca de Python madura y de código abierto para la manipulación y análisis de datos. Sus componentes principales, `DataFrame` y `Series`, proporcionan abstracciones robustas para manejar datos estructurados y etiquetados.

Esto es lo que destaca desde la perspectiva de un desarrollador:

✅ Estructuras de Datos Expresivas

• `DataFrame`: Estructura de datos tabular bidimensional, de tamaño mutable y heterogénea con ejes etiquetados (filas y columnas).

• `Series`: Array unidimensional etiquetado, capaz de contener cualquier tipo de dato.

✅ Soporte Integral de I/O

• Funciones nativas para leer/escribir CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 y más. Métodos como `read_csv()`, `to_excel()`, y `read_sql()` facilitan la integración con fuentes de datos externas.

✅ Manipulación de Datos Eficiente

• Indexación, segmentación y subsetting potentes utilizando selectores intuitivos basados en etiquetas o enteros.

• Operaciones vectorizadas construidas sobre NumPy que permiten cálculos rápidos y eficientes en memoria sobre grandes conjuntos de datos.

• Soporte incorporado para manejar datos faltantes (`NaN`, `NA`, `NaT`) sin interrumpir los flujos de trabajo.

✅ Agrupación y Agregación Avanzadas

• Operaciones `groupby` flexibles para flujos de trabajo de dividir-aplicar-combinar, que soportan agregaciones y transformaciones complejas.

✅ Series Temporales y Datos Categóricos

• Tipos y métodos especializados para series temporales (por ejemplo, `Timestamp`, `Period`, remuestreo) y datos categóricos, mejorando tanto el rendimiento como el uso de memoria.

✅ Interoperabilidad

• Integración sin problemas con el ecosistema de datos de Python: NumPy para operaciones numéricas, Matplotlib y Seaborn para visualización, y scikit-learn para flujos de trabajo de aprendizaje automático.

✅ Reestructuración, Fusión y Pivot

• Funciones como `pivot_table`, `melt`, `merge`, y `concat` permiten una reestructuración y unión de datos flexible.

✅ Documentación Extensa y Comunidad

• Gran comunidad activa y documentación extensa, con una gran cantidad de tutoriales y ejemplos para la mayoría de los casos de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas está optimizado para operaciones en memoria y ejecución de un solo hilo. Manejar conjuntos de datos muy grandes (que no caben en RAM) o aprovechar CPUs multinúcleo requiere herramientas o bibliotecas externas (por ejemplo, Dask, cuDF). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creé visualizaciones e informes utilizando extensas bibliotecas de Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada en particular, todo a la altura de mis expectativas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usabilidad y representación gráfica de varios conjuntos de datos Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que desagradar, todavía se está desarrollando con la esperanza de madurar lo suficiente como para ser el mejor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es fácil de entender. Es perfecto para la manipulación de datos de tamaño pequeño. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiende a ser más lento a medida que aumenta el tamaño de los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiene múltiples funciones para el procesamiento de conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La sintaxis sigue cambiando con las actualizaciones, por lo que eso causa algo de confusión a veces. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas python es una biblioteca muy poderosa en python, Pandas tiene características increíbles como el análisis de datos para archivos como archivos CSV, archivos Excel, archivos json, archivos de dólar, archivos .text, etc. Convertirá todos los tipos de archivos en un dataframe y puedes realizar operaciones fácilmente en este dataframe. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando pandas desde hace 1 año y no tengo ninguna queja sobre pandas porque es una biblioteca muy poderosa. Pandas solo visualiza los datos en un dataframe, si queremos visualizar los datos, entonces necesitamos usar otra biblioteca para esto, pero aparte de eso, pandas es una biblioteca muy buena. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Facilidad de uso

- Facilidad de implementación

- Facilidad de integración

- Versatilidad

- Biblioteca actualizada Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay disgustos que pueda pensar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los DataFrames en Pandas son útiles para manejar y analizar datos de manera muy eficiente. También, pandas proporciona métodos integrados para filtrar y ordenar datos, manejar datos faltantes. Pandas permite/soporta la lectura de datos desde archivos de Excel, CSV, etc., lo cual es otra ventaja. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pandas tiene algunas áreas débiles. Cuando se proporcionan conjuntos de datos grandes como entradas, Pandas encuentra problemas de rendimiento ya que interactuar con grandes DataFrames y realizar operaciones en ellos consume mucho tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los pandas en Python tienen la capacidad de manejar y manipular grandes conjuntos de datos con facilidad. Proporciona un conjunto rico de funciones y métodos que hacen que la limpieza, transformación y análisis de datos sean eficientes e intuitivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los pandas funcionan lentamente para conjuntos de datos muy grandes, los marcos de datos de pandas son mutables, lo que significa que se pueden cambiar en cualquier momento, esto puede ser ventajoso pero puede ser confuso o no funcionar bien si no se maneja adecuadamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.