Avis et détails du produit pandas python

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.

La meilleure chose à propos de la bibliothèque pandas en python est qu'elle offre une vaste fonctionnalité pour manipuler les données sous tous les angles. Elle traite les fichiers CSV avec une grande rapidité. Elle offre la possibilité de traiter toutes sortes de données, qu'elles proviennent de fichiers, de fichiers json, de bases de données, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je n'aime pas chez pandas, c'est que sur un grand ensemble de données, il occupe beaucoup de mémoire, et à cause de cela, il bloque le système en raison d'une erreur de mémoire pleine. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un excellent module Python qui peut être utilisé pour l'analyse de données. Il peut être facilement manipulé en convertissant les données en une structure de tableau très facilement. Il est installé avec matplotlib. Il prend en charge de nombreux types de fichiers différents. Excel, CSV, Pickle.. Il est très idéal pour le traitement des lignes et des colonnes, l'expansion des données, le tri des données, le filtrage, la classification basée sur des étiquettes, le nettoyage des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je ne peux pas trouver la lettre "i" en filtrant après avoir réduit le caractère "i" avec minuscule. Donc, je corrige d'abord mes données puis les charge dans le cadre de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas facilite la manipulation des données dans les cadres de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, les options et les fonctionnalités disponibles peuvent être limitées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les fonctionnalités de cette bibliothèque pour gérer les données sont fabuleuses et avec des fonctions faciles pour lire et écrire les données, et la recherche est également bonne dans le cadre de données converti par panda. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La vitesse de toutes les opérations est un peu plus lente et avec des millions de lectures de données, cela a pris beaucoup de temps mais avec le package Modin, nous pouvons augmenter les vitesses opérationnelles par 3 fois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose que j'aime chez Pandas est la rapidité et la facilité avec lesquelles il gère un énorme ensemble de données et l'organise selon nos besoins. aussi le codage dans Panda est très rapide, je peux faire beaucoup de travail en très peu de temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

il n'y a pas grand-chose à ne pas aimer chez pandas sauf qu'il a une syntaxe très complexe. et c'est un peu difficile à apprendre pour les débutants. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Optimisé prêt pour les calculs statistiques de base comme les mesures de tendance centrale et les quantiles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que la bibliothèque soit excellente, elle n'est toujours pas suffisamment optimisée pour être utilisée sur de grandes données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

la manière dont les pandas travaillent avec les données et les organisent Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'aime pas la façon dont vous devez mettre le script python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela facilite le travail avec de grands ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le package pandas est un écosystème différent de Python standard. Il nécessite un certain investissement pour l'apprendre et en tirer pleinement parti. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.