Avis et détails du produit pandas python

Ce que j'aime le plus dans le framework pandas pour python, c'est sa facilité d'utilisation et sa grande documentation. Actuellement, étant donné que pandas est une extension de numpy, il possède l'une des meilleures documentations possibles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Même avec une bonne documentation, le principal problème de Python (et donc de pandas) est qu'ils doivent améliorer l'efficacité du calcul. Parfois, cela peut être un peu lent. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas offre de nombreuses fonctionnalités préconstruites pour modifier et manipuler les données, l'une des bibliothèques les plus utilisées dans le domaine de la science des données, pandas est facile à installer grâce à pip (gestionnaire de paquets de python). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est en effet une excellente bibliothèque mais il y a une courbe d'apprentissage qui est un très gros problème pour les débutants, aussi la documentation n'est pas bien écrite donc il est difficile de se référer et de travailler avec la documentation officielle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La supériorité réside dans la manière d'utiliser pandas - convivial. Il offre une grande flexibilité à l'utilisateur pour l'utiliser comme il/elle le souhaite. Le support est solide et vaste. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quand il s'agit de ne pas aimer, c'est déroutant au début. Un débutant a besoin de conseils lorsqu'il veut commencer à utiliser pandas. Il y a une quantité abondante de ressources, ce qui rend cela confus en soi. Cependant, on peut facilement apprendre en investissant du temps et en mettant les mains dans le cambouis (coder). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le framework Pandas offre une variété d'options pour importer des données avec une fonction très simple. Pandas possède diverses petites fonctions avec des modifications minimales qui peuvent être utilisées pour manipuler les données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les pandas devraient avoir de bons outils de visualisation inclus. Comme dans le package seaborn, la bibliothèque pandas peut également être améliorée et peut inclure des options pour des graphiques colorés et d'autres diagrammes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour lire des fichiers CSV ou Excel, j'utilise généralement la bibliothèque pandas en python à chaque fois. Aussi, je la préfère parfois pour la visualisation. Une fois que je lis un fichier csv en python, avec l'aide du dataframe pandas, effectuer une analyse statistique est très facile, de nombreuses fonctions intégrées sont disponibles à utiliser. Une seule ligne de programme peut vous aider. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

comme il est facile à utiliser, presque toutes les fonctions sont utiles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il existe une méthode pour tout et une manière encore plus efficace de faire ce que vous faites déjà en Python ! Ce n'est pas seulement ajouter des fonctionnalités, mais améliorer les fonctionnalités que vous avez déjà. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien ! J'adore vraiment Pandas, je l'utilise tous les jours depuis un an maintenant, et tout est si facile depuis lors, et mon code s'est tellement amélioré en efficacité que comment pourrais-je ne pas aimer pandas ? Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime le plus l'intégration de numpy et ipython, qui est très utile pour toute application. J'aime les packages PANDA, qui sont utiles pour le traitement de données multiples et les applications d'apprentissage automatique. Julia et scipy aussi je les aime. Le cadre de données est essentiel pour la manipulation des données et facile à lier avec SQL. Il donne le même résultat en moins de lignes de code par rapport à C++ et C. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les étudiants ne peuvent pas l'utiliser efficacement car le passage de Python standard à Panda est très difficile. Une documentation moins efficace rend les fonctionnalités de la bibliothèque difficiles à comprendre par rapport à d'autres packages. Pas essentiel pour les applications embarquées basées sur l'IoT. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ma chose préférée à propos de Pandas est la façon dont ils peuvent facilement représenter vos données. En utilisant seulement deux lignes de code, vous pouvez importer vos données. Une autre chose est qu'il gère facilement les données lourdes. Il fournit également une fonction de visualisation des données qui m'aide à visualiser mes données. Il offre un grand nombre de fonctions pour effectuer des manipulations de données. Pour moi, c'est la meilleure bibliothèque pour les données tabulaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Une chose que je ne dirais pas que j'aime, c'est que certaines fonctions dans pandas viennent avec une syntaxe très complexe. Je ne peux pas m'en souvenir. Donc, parfois, je dois consulter la documentation de Pandas pour l'utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est la bibliothèque la plus courante en python lorsque vous devez traiter des données de type tableau. Cela fait de pandas une bibliothèque avec beaucoup d'aide disponible sur le web. J'aime la façon d'importer des données dans pandas à partir de formats texte, de feuilles de calcul, de csv, de tsv, etc. J'aime aussi la façon de sélectionner des lignes et des colonnes et d'opérer avec elles. Bien que ce soit un peu déroutant au début, une fois que vous vous habituez à la gestion des données avec les DataFrames de pandas, il est assez facile de manipuler les données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Si vous ne faites pas attention à la gestion des données avec pandas, les structures internes de pandas peuvent utiliser une grande quantité de mémoire. Cela est dû au fait que pandas utilise, par défaut, le type objet, qui nécessite beaucoup de mémoire. Pour résoudre ce problème, vous devez convertir les types numériques en types int. Ensuite, vous pouvez réduire l'espace de plus de 50%. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Au cœur de la bibliothèque Pandas se trouve le data frame, qui rend l'utilisation du cadre Pandas interopérable d'un point de vue développement des compétences. Non seulement l'apprentissage des méthodes dans Pandas sera précieux au sein de Python, mais vous pouvez rapidement transférer vos connaissances du cadre vers R ou même Spark (pour les applications de big data). De plus, le cadre lui-même implémenté en Python est bénéfique pour l'analyse de données, fournissant de nombreuses fonctions d'assistance sur l'objet data frame, qui incluent des méthodes d'agrégation, des méthodes de calcul statistique standard, et des fonctionnalités pratiques de jointure/fusion et de sous-ensemble que tous les analystes de données utiliseront probablement. En plus de cela, il est construit sur Numpy pour une transition facile entre ces types pour un travail plus intensif/réel ou même pour le pousser à un niveau d'abstraction supérieur pour plus de travail de visualisation/communication/analyse de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas grand-chose à détester, sauf peut-être la mémoire et certaines contraintes d'exécution. En ajoutant beaucoup de structure 'supplémentaire' au-dessus du tableau NumPy, le cadre de données n'est pas le type de données le plus efficace, mais ce que vous obtenez vaut les ressources supplémentaires nécessaires pour l'exécuter, bien que peut-être pas à une échelle extrême (plusieurs dizaines de gigaoctets ou plus de quelques millions de lignes selon le nombre de colonnes de données incluses dans votre cadre). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.