Avis et détails du produit pandas python

Ce que j'aime le plus chez pandas, c'est à quel point il rend la manipulation des données intuitive et puissante. Sa structure DataFrame semble naturelle à utiliser, presque comme manipuler une feuille Excel mais avec toute la flexibilité de Python. Des opérations qui prendraient des dizaines de lignes en Python brut—comme le nettoyage de jeux de données, la fusion de tables, le filtrage, le regroupement ou le calcul de statistiques—peuvent être effectuées en une ou deux lignes seulement avec pandas.

J'apprécie également à quel point pandas s'intègre bien avec l'ensemble de l'écosystème de données Python, en particulier NumPy, Matplotlib et scikit-learn. Ce flux de travail sans faille fait de pandas un outil essentiel pour tout projet de science des données ou d'analyse. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'une de mes principales frustrations avec pandas est qu'il a tendance à devenir lent et à consommer beaucoup de mémoire lorsqu'il traite des ensembles de données très volumineux, car il charge toutes les données en RAM. Certaines opérations, telles que les tâches complexes de groupby ou l'application de fonctions Python personnalisées, peuvent être considérablement plus lentes que ce que vous pourriez expérimenter avec des bases de données optimisées ou des systèmes distribués. La courbe d'apprentissage peut également être assez raide pour les nouveaux venus, étant donné la large gamme de méthodes, les différentes options d'indexation, et les distinctions entre Series et DataFrames. En plus de cela, le débogage des opérations enchaînées est parfois délicat, et faire fonctionner pandas efficacement avec des sources de données comme les bases de données SQL ou le stockage en nuage nécessite souvent une configuration supplémentaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est une bibliothèque Python mature et open-source pour la manipulation et l'analyse de données. Ses composants principaux, `DataFrame` et `Series`, fournissent des abstractions robustes pour gérer des données structurées et étiquetées.

Voici ce qui ressort du point de vue d'un développeur :

✅ Structures de données expressives

• `DataFrame` : Structure de données tabulaire bidimensionnelle, de taille modifiable, hétérogène avec des axes étiquetés (lignes et colonnes).

• `Series` : Tableau unidimensionnel étiqueté, capable de contenir tout type de données.

✅ Support d'E/S complet

• Fonctions natives pour lire/écrire des fichiers CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5, et plus encore. Des méthodes comme `read_csv()`, `to_excel()`, et `read_sql()` simplifient l'intégration avec des sources de données externes.

✅ Manipulation de données efficace

• Indexation, découpage et sous-ensemble puissants utilisant des sélecteurs intuitifs basés sur des étiquettes ou des entiers.

• Opérations vectorisées basées sur NumPy permettant des calculs rapides et économes en mémoire sur de grands ensembles de données.

• Support intégré pour la gestion des données manquantes (`NaN`, `NA`, `NaT`) sans interrompre les flux de travail.

✅ Groupement et agrégation avancés

• Opérations `groupby` flexibles pour des flux de travail de type split-apply-combine, supportant des agrégations et transformations complexes.

✅ Séries temporelles et données catégorielles

• Types et méthodes spécialisés pour les séries temporelles (par exemple, `Timestamp`, `Period`, rééchantillonnage) et les données catégorielles, améliorant à la fois la performance et l'utilisation de la mémoire.

✅ Interopérabilité

• Intégration transparente avec l'écosystème de données Python plus large : NumPy pour les opérations numériques, Matplotlib et Seaborn pour la visualisation, et scikit-learn pour les pipelines d'apprentissage automatique.

✅ Restructuration, fusion et pivot

• Des fonctions comme `pivot_table`, `melt`, `merge`, et `concat` permettent une restructuration et une jonction flexibles des données.

✅ Documentation et communauté étendues

• Grande communauté active et documentation étendue, avec une richesse de tutoriels et d'exemples pour la plupart des cas d'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est optimisé pour les opérations en mémoire et l'exécution mono-thread. La gestion de très grands ensembles de données (qui ne tiennent pas en RAM) ou l'utilisation de CPU multi-cœurs nécessite des outils ou bibliothèques externes (par exemple, Dask, cuDF). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Créé des visualisations et des rapports en utilisant des bibliothèques Python étendues, Pandas, Numpy, Matplotlib. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien de tel, tout est conforme à mes attentes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisabilité et représentation graphique de divers ensembles de données Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien de vraiment déplaisant, c'est encore en développement en espérant mûrir suffisamment pour être le meilleur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est facile à comprendre. C'est parfait pour la manipulation de données de petite taille. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il a tendance à être plus lent à mesure que la taille des données augmente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il a plusieurs fonctions pour le traitement des ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La syntaxe continue de changer avec les mises à jour, ce qui cause parfois de la confusion. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas python est une bibliothèque très puissante en python, Pandas a des fonctionnalités incroyables comme l'analyse de données pour des fichiers comme les fichiers CSV, les fichiers Excel, les fichiers json, les fichiers dollar, les fichiers .text, etc. Il convertira tous les types de fichiers en dataframe et vous pouvez facilement effectuer des opérations sur ce dataframe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise pandas depuis 1 an et je n'ai aucun reproche à faire à pandas car c'est une bibliothèque très puissante. Pandas ne visualise les données que dans un dataframe, si nous voulons visualiser les données, nous devons utiliser une autre bibliothèque pour cela, mais à part cela, pandas est une très grande bibliothèque. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Facilité d'utilisation

- Facilité de mise en œuvre

- Facilité d'intégration

- Polyvalence

- Bibliothèque mise à jour Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas de choses que je n'aime pas auxquelles je peux penser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les DataFrames dans Pandas sont utiles pour gérer et analyser les données de manière très efficace. De plus, pandas fournit des méthodes intégrées pour filtrer et trier les données, gérer les données manquantes. Pandas permet/soutient la lecture de données à partir de fichiers Excel, CSV, etc., ce qui est un autre avantage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas a quelques points faibles. Lorsque de grands ensembles de données sont fournis en entrée, Pandas rencontre des problèmes de performance car interagir avec de grands DataFrames et effectuer des opérations sur eux prend du temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les pandas en Python ont la capacité de gérer et de manipuler de grands ensembles de données avec facilité. Il offre un ensemble riche de fonctions et de méthodes qui rendent le nettoyage, la transformation et l'analyse des données efficaces et intuitifs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les pandas fonctionnent lentement pour des ensembles de données très volumineux, les cadres de données pandas sont mutables, ce qui signifie qu'ils peuvent être modifiés à tout moment, cela peut être avantageux mais peut être déroutant ou ne pas bien fonctionner s'ils ne sont pas manipulés correctement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.