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Comparer pandas pythonetpython sql 
En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (37.8% des avis)
Marché intermédiaire (45.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
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pandas python
Note
(95)4.6 sur 5
Segments de marché
Entreprise (37.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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En savoir plus sur pandas pythonpython sql
Note
(40)4.1 sur 5
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Marché intermédiaire (45.0% des avis)
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En savoir plus sur python sqlRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Pandas Python excelle dans la manipulation et l'analyse de données, avec des fonctionnalités comme DataFrame et Series qui permettent une gestion efficace de grands ensembles de données, tandis que Python SQL est reconnu pour ses capacités de requête robustes mais manque de la même flexibilité en matière de manipulation de données.
- Les critiques mentionnent que la bibliothèque Pandas Python a une courbe d'apprentissage plus raide en raison de sa fonctionnalité étendue, mais une fois maîtrisée, elle offre des outils puissants pour l'analyse de données, alors que Python SQL est loué pour sa syntaxe simple, ce qui facilite les débutants à démarrer avec les interactions de base de données.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que Pandas Python offre une meilleure intégration avec les bibliothèques de visualisation de données comme Matplotlib et Seaborn, permettant aux utilisateurs de créer des visualisations de données complètes directement à partir de leurs data frames, tandis que Python SQL est plus limité à cet égard, nécessitant souvent des étapes supplémentaires pour visualiser les données.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que Pandas Python dispose d'une communauté plus étendue et d'une richesse de ressources disponibles pour le dépannage et l'apprentissage, ce qui est bénéfique pour les utilisateurs cherchant du soutien, tandis que Python SQL a une communauté plus petite, ce qui entraîne moins de ressources et d'exemples disponibles pour les utilisateurs.
- Les critiques disent que la performance de Pandas Python peut être impactée par l'utilisation de la mémoire lors de la gestion de très grands ensembles de données, alors que Python SQL est conçu pour gérer efficacement de grands ensembles de données grâce à des requêtes de base de données optimisées, ce qui en fait un meilleur choix pour les utilisateurs axés sur la gestion de base de données.
- Les utilisateurs rapportent que Pandas Python brille dans sa capacité à gérer les données de séries temporelles avec des fonctionnalités comme le rééchantillonnage et la gestion des fuseaux horaires, tandis que Python SQL est plus axé sur les données structurées et peut ne pas offrir le même niveau de support pour l'analyse des séries temporelles.
pandas python vs python sql
- Les évaluateurs ont estimé que pandas python répond mieux aux besoins de leur entreprise que python sql.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que pandas python est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de pandas python à python sql.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
pandas python
Aucun tarif disponiblepython sql
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
pandas python
Aucune information sur l'essai disponiblepython sql
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.0
75
8.4
32
Facilité d’utilisation
8.5
75
8.4
33
Facilité d’installation
9.0
16
Pas assez de données
Facilité d’administration
8.2
14
Pas assez de données
Qualité du service client
8.2
67
7.4
25
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
7.7
13
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
8.8
75
6.6
31
Fonctionnalités
Bibliothèques de composantsMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
8.2
44
Pas assez de données
Fonctionnalité
8.2
37
Pas assez de données disponibles
8.5
39
Pas assez de données disponibles
8.1
34
Pas assez de données disponibles
management
8.3
35
Pas assez de données disponibles
8.4
33
Pas assez de données disponibles
7.9
32
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
pandas pythonetpython sql est catégorisé comme Bibliothèques de composants
Catégories uniques
pandas python n'a aucune catégorie unique
python sql n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
pandas python
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
python sql
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
18.9%
Technologies et services d’information
13.3%
Télécommunications
7.8%
internet
7.8%
enseignement
5.6%
Autre
46.7%
internet
25.0%
Logiciels informatiques
25.0%
Services financiers
7.5%
Gestion de l’éducation
7.5%
Technologies et services d’information
5.0%
Autre
30.0%
Meilleures alternatives
Discussions
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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