Avis et détails du produit pandas python

J'aime les pandas plus que la plupart des gens parce que c'est une bibliothèque très facile à utiliser où je peux rapidement mettre en place un flux de travail analytique et obtenir des résultats grâce à des structures de données très faciles à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'aime pas que pandas soit un outil open source qui ne soit pas accompagné de la documentation la plus claire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile à utiliser. Très très intuitif et compréhensible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines dépendances qui doivent être installées séparément Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La science des données est facilitée avec la bibliothèque pandas car elle fonctionne bien et me permet d'accomplir beaucoup de choses. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est une bibliothèque open source et les structures de données sont parfois déroutantes à utiliser avec la documentation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facilité et rapidité de gestion et de manipulation des données Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Lenteur lors du travail avec élément par élément via une boucle for Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La capacité de manipuler des données avec une telle facilité en offrant autant d'opérations à l'utilisateur est sans aucun doute la meilleure chose à son sujet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, certaines opérations comme loc, iloc, etc. peuvent devenir vraiment déroutantes. La documentation est bonne mais pourrait être bien meilleure. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'applicabilité, la portabilité vers d'autres modules, extrêmement utile dans les applications de science des données Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines opérations sont un peu rigides. Les options de flexibilité sont peu nombreuses. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les données se présentent sous toutes les formes et doivent être traitées et manipulées pour un traitement ultérieur. Pandas est une bibliothèque assez bonne qui peut gérer divers types de fichiers et fournit une API facile à utiliser pour la manipulation des données.

La meilleure chose que j'ai aimée à propos de pandas est le concept de DataFrame, après avoir chargé des données à partir de n'importe quel fichier, quel que soit le type, il apporte toutes les données à l'objet DataFrame sur lequel toutes les API peuvent être facilement appliquées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est la seule bibliothèque que nous utilisons chez Easesolution Pvt. Ltd. pour le prétraitement et la manipulation des données. Donc, personnellement, je n'ai aucune aversion pour elle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est essentiellement un package nécessaire pour toute personne impliquée dans la science des données/l'analyse utilisant Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a vraiment rien à détester à ce sujet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La structure du DataFrame de Pandas rend très simple l'organisation et l'ajustement des données. Lorsqu'il est utilisé avec SciPy, il rend le processus d'apprentissage automatique facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines des exemples de code ne rendent pas toujours le processus de manipulation des données facile. J'ai trouvé des exemples sur d'autres sites web qui sont plus efficaces avec les Dataframes. Donc, oui, la documentation manque parfois de la réalité de la programmation en Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La bibliothèque est très intuitive. La plupart des opérations suivent le modèle verbe_nom et même si vous êtes un nouvel utilisateur, vous pouvez "deviner" quelle sera probablement l'opération. Cela rend le travail avec les séries et les cadres de données très facile et la plupart du temps, vous trouverez une fonction hautement optimisée dans la bibliothèque pour toute opération que vous souhaitez effectuer. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Lorsqu'il s'agit de la création de graphiques, cela peut prendre un certain temps pour s'habituer à la terminologie et à l'approche utilisée. Cependant, une fois que vous êtes familier avec l'approche, créer des graphiques perspicaces et beaux devient facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.