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Segments de marché
Petite entreprise (37.5% des avis)
Entreprise (37.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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Angular Material
Note
(52)4.4 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (37.5% des avis)
Pros & Cons
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Note
(96)4.6 sur 5
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En savoir plus sur pandas pythonRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que bien que "pandas python" et "Angular Material" aient tous deux de solides bibliothèques de composants, "Angular Material" se distingue par son ensemble étendu de composants d'interface utilisateur préconstruits, ce qui facilite la création de designs réactifs pour les développeurs. Les critiques mentionnent que les composants Material Design sont visuellement attrayants et cohérents.
- Les critiques disent que "pandas python" excelle dans la manipulation et l'analyse de données, avec des fonctionnalités comme les DataFrames et des fonctions d'agrégation puissantes. Les utilisateurs sur G2 soulignent que sa capacité à gérer efficacement de grands ensembles de données est un avantage significatif pour les data scientists.
- Les utilisateurs de G2 mentionnent que "Angular Material" offre une meilleure facilité d'utilisation pour les développeurs front-end, avec une note de 8,7 par rapport à "pandas python" à 8,5. Les utilisateurs rapportent que l'API intuitive et la documentation complète facilitent la prise en main d'Angular Material.
- Les utilisateurs disent que "pandas python" a un léger avantage en termes d'intégration de framework, avec un score de 8,2, car il s'intègre parfaitement avec diverses bibliothèques de science des données comme NumPy et Matplotlib. Les critiques mentionnent que cette intégration est cruciale pour les flux de travail d'analyse de données.
- Les critiques mentionnent que "Angular Material" a une meilleure qualité de support, avec un score de 8,4 par rapport à "pandas python" à 8,2. Les utilisateurs rapportent que le support communautaire et les ressources disponibles pour Angular Material sont plus étendus, ce qui peut être bénéfique pour le dépannage et l'apprentissage.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que "pandas python" a une direction de produit plus favorable, avec un score de 8,7, indiquant que les utilisateurs se sentent confiants dans son développement continu et ses améliorations de fonctionnalités, en particulier dans le domaine des capacités d'analyse de données.
Angular Material vs pandas python
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé Angular Material plus facile à utiliser et à faire des affaires dans l'ensemble. Cependant, les examinateurs ont préféré la facilité de configuration avec pandas python, ainsi que l'administration.
- Les évaluateurs ont estimé que pandas python répond mieux aux besoins de leur entreprise que Angular Material.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Angular Material est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Angular Material à pandas python.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Angular Material
Aucun tarif disponiblepandas python
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Angular Material
Aucune information sur l'essai disponiblepandas python
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.7
39
9.0
75
Facilité d’utilisation
8.7
40
8.5
75
Facilité d’installation
8.8
17
9.0
16
Facilité d’administration
7.9
16
8.2
14
Qualité du service client
8.5
37
8.2
67
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.4
16
7.7
13
Orientation du produit (% positif)
9.7
38
8.8
75
Fonctionnalités
Fonctionnalité
8.4
31
8.2
37
8.8
33
8.5
39
8.2
31
8.1
34
management
8.6
32
8.3
35
8.6
29
8.4
33
8.5
24
7.9
32
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Angular Materialetpandas python est catégorisé comme Bibliothèques de composants
Catégories uniques
Angular Material n'a aucune catégorie unique
pandas python n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Angular Material
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
pandas python
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
37.5%
Technologies et services d’information
27.1%
Élaboration de programmes
4.2%
Services financiers
4.2%
Services aux consommateurs
4.2%
Autre
22.9%
Logiciels informatiques
18.9%
Technologies et services d’information
13.3%
Télécommunications
7.8%
internet
7.8%
enseignement
5.6%
Autre
46.7%
Meilleures alternatives
Discussions
Is angular material a framework?
1 commentaire
GR
yesLire la suite
Le matériel angulaire est-il meilleur que Bootstrap ?
1 commentaire
PG
oui...c'est mieux que BootstrapLire la suite
Angular Material n'a plus de discussions avec des réponses
What is your experience with pandas for data analysis, and what features do you find most useful?
1 commentaire
LM
Mon expérience avec pandas pour l'analyse de données a été très positive et productive. Je trouve que pandas est une bibliothèque incroyablement puissante et...Lire la suite
À quoi sert pandas en python ?
1 commentaire
LM
Pandas en Python est principalement utilisé pour la manipulation et l'analyse de données. Il fournit des structures de données puissantes comme les...Lire la suite
pandas python n'a plus de discussions avec des réponses
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