Sono passati due mesi dall'ultima recensione ricevuta da questo profilo

Luca P.

✅ CTO - Growth Marketer full stack #MarTech | ⚡️ SaaS Advisor

Marketing e pubblicità

Piccola impresa (50 o meno dip.)

7/4/2025

"Potente Strumento di Analisi Dati per Python"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Pandas è una libreria Python open-source matura per la manipolazione e l'analisi dei dati. I suoi componenti principali, `DataFrame` e `Series`, forniscono astrazioni robuste per gestire dati strutturati e etichettati.

Ecco cosa spicca dal punto di vista di uno sviluppatore:

✅ Strutture Dati Espressive

• `DataFrame`: Struttura dati tabellare bidimensionale, a dimensione variabile, eterogenea con assi etichettati (righe e colonne).

• `Series`: Array etichettato unidimensionale, in grado di contenere qualsiasi tipo di dato.

✅ Supporto I/O Completo

• Funzioni native per leggere/scrivere CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 e altro. Metodi come `read_csv()`, `to_excel()`, e `read_sql()` semplificano l'integrazione con fonti di dati esterne.

✅ Manipolazione Dati Efficiente

• Indicizzazione, slicing e suddivisione potenti utilizzando selettori intuitivi basati su etichette o su interi.

• Operazioni vettorializzate costruite su NumPy consentono calcoli rapidi ed efficienti in termini di memoria su grandi set di dati.

• Supporto integrato per la gestione dei dati mancanti (`NaN`, `NA`, `NaT`) senza interrompere i flussi di lavoro.

✅ Raggruppamento e Aggregazione Avanzati

• Operazioni `groupby` flessibili per flussi di lavoro split-apply-combine, supportando aggregazioni e trasformazioni complesse.

✅ Serie Temporali e Dati Categoriali

• Tipi e metodi specializzati per serie temporali (ad es., `Timestamp`, `Period`, campionamento) e dati categoriali, migliorando sia le prestazioni che l'uso della memoria.

✅ Interoperabilità

• Integrazione senza soluzione di continuità con lo stack dati Python più ampio: NumPy per operazioni numeriche, Matplotlib e Seaborn per la visualizzazione, e scikit-learn per pipeline di machine learning.

✅ Rimodellamento, Unione e Pivot

• Funzioni come `pivot_table`, `melt`, `merge`, e `concat` consentono un rimodellamento e unione dei dati flessibili.

✅ Documentazione Estesa e Comunità

• Grande comunità attiva e documentazione estesa, con una ricchezza di tutorial ed esempi per la maggior parte dei casi d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Pandas è ottimizzato per operazioni in memoria e esecuzione a singolo thread. Gestire dataset molto grandi (che non entrano nella RAM) o sfruttare CPU multi-core richiede strumenti o librerie esterne (ad esempio, Dask, cuDF). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Pandas è diventato lo standard de facto per la manipolazione di dati strutturati in Python. In pratica, ha permesso:

• Prototipazione rapida ed esplorazione di dataset tabulari, sostituendo la gestione manuale dei dati con codice conciso e leggibile.

• Pulizia, trasformazione e ingegneria delle caratteristiche dei dati efficienti per flussi di lavoro di analisi e machine learning.

• Integrazione affidabile con una varietà di fonti e formati di dati, riducendo l'attrito quando si passa tra le diverse fasi di una pipeline di dati.

• Collaborazione semplificata tra sviluppatori, analisti e data scientist, grazie a un'API coerente ed espressiva.

Per qualsiasi sviluppatore Python che lavora con dati strutturati o semi-strutturati, pandas è una parte essenziale del toolkit—adatto a tutto, dall'ispezione rapida dei dati alla costruzione di pipeline ETL robuste. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Recensioni e Dettagli del Prodotto pandas python

pandas è una libreria open source con licenza BSD che fornisce strutture dati ad alte prestazioni e strumenti di analisi dei dati facili da usare per il linguaggio di programmazione Python.

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pandas python

Discussioni

Comunità pandas python

Descrizione del prodotto

pandas è una libreria open source con licenza BSD che fornisce strutture dati ad alte prestazioni e strumenti di analisi dei dati facili da usare per il linguaggio di programmazione Python.

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Integrazioni pandas python

(1)

Informazioni sull'integrazione provenienti da recensioni di utenti reali.

Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.

Ecco come.

Chiradeep B.

Senior Software Engineer

Enterprise (> 1000 dip.)

9/16/2025

"Python per l'analisi dei dati usando Pandas"

4.5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Creata visualizzazione e report utilizzando ampie librerie Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Niente di particolare, tutto secondo le mie aspettative. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Shaik Aleem Ur R.

Silicon Engineer 2

Enterprise (> 1000 dip.)

10/31/2024

"Revisione di Panda python come utente e integrazione"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Usabilità e rappresentazione grafica di vari set di dati Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Non c'è molto da non apprezzare, sta ancora sviluppandosi sperando di maturare abbastanza per diventare il migliore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

ROSHAN S.

Piccola impresa (50 o meno dip.)

2/11/2024

"Eccellente libreria Python per la manipolazione dei dati"

4/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

È facile da capire. È perfetto per la manipolazione di dati di piccole dimensioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Tende ad essere più lento man mano che la dimensione dei dati aumenta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Kush R.

Data Scientist

Enterprise (> 1000 dip.)

3/16/2024

"Buona libreria di elaborazione dati"

4.5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Ha molteplici funzioni per l'elaborazione dei dataset Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

La sintassi continua a cambiare con gli aggiornamenti, quindi a volte causa un po' di confusione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nikhil A.

Software product analyst

Tecnologia dell'informazione e servizi

Mid-Market (51-1000 dip.)

9/22/2023

"Pandas python: elaborazione dei dati"

4.5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Pandas Python è una libreria molto potente in Python. Pandas ha incredibili funzionalità come l'analisi dei dati per file come file CSV, file Excel, file JSON, file dollar, file .text ecc. Convertirà tutti i tipi di file in un dataframe e puoi facilmente eseguire operazioni su questo dataframe. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Sto usando pandas da un anno e non ho alcuna avversione per pandas perché è una libreria molto potente. Ma voglio dire che pandas visualizza i dati solo in un dataframe; se vogliamo visualizzare i dati, dobbiamo usare un'altra libreria per questo, ma a parte questo, pandas è una libreria davvero eccezionale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Nella mia azienda userò Python Pandas per elaborare i file grezzi come CSV, dollaro, Excel, .text, json ecc. e da questo file pulirò i dati, rimuoverò i dati non necessari e creerò un altro file dal file grezzo ed è molto facile e mi fa risparmiare tempo grazie all'uso di Pandas in Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Ospedali e assistenza sanitaria

Enterprise (> 1000 dip.)

2/12/2024

"Pandas di Python"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

- Facilità d'uso

- Facilità di implementazione

- Facilità di integrazione

- Versatilità

- Libreria aggiornata Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Non ci sono antipatie che mi vengono in mente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

BANDA M.

Enterprise (> 1000 dip.)

6/13/2023

"Pandas Python"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

I DataFrame in Pandas sono utili per gestire e analizzare i dati in modo molto efficiente. Inoltre, Pandas fornisce metodi integrati per filtrare e ordinare i dati, gestire i dati mancanti. Pandas consente/supporta la lettura dei dati da file Excel, CSV ecc., il che è un altro vantaggio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Pandas ha pochi punti deboli. Quando vengono forniti grandi set di dati come input, Pandas incontra problemi di prestazioni poiché interagire su grandi DataFrame ed eseguire operazioni su di essi richiede tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Pandas offre strumenti potenti per l'analisi dei dati strutturati. I dataset di Pandas consentono l'integrazione di diversi dataset strutturati/formattati, il che ci permette di unire, fondere e concatenare i dataset. Pandas può essere integrato con Matplotlib e altri strumenti di visualizzazione dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Aakash T.

Senior Data Analyst

Mid-Market (51-1000 dip.)

6/4/2023

"Pulizia resa facile con Pandas"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

I panda in Python hanno la capacità di gestire e manipolare grandi set di dati con facilità. Forniscono un ricco insieme di funzioni e metodi che rendono la pulizia, la trasformazione e l'analisi dei dati efficienti e intuitive. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

I panda lavorano lentamente con set di dati molto grandi, i data frame di panda sono mutabili, il che significa che possono essere modificati in qualsiasi momento, questo può essere vantaggioso ma può essere confuso o non funzionare bene se non gestito correttamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Pandas semplifica il processo di pulizia, trasformazione e analisi dei dati tabulari e delle serie temporali. Fornisce strutture dati intuitive, come i DataFrame, e funzioni potenti per operazioni come il filtraggio, l'aggregazione e l'unione, rendendo i compiti di manipolazione dei dati più accessibili ed efficienti.

La mia azienda lavora con dataset con molte colonne nulle o vuote e Pandas funziona al meglio per pulirli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Software per computer

Enterprise (> 1000 dip.)

9/5/2023

"Potente libreria per l'analisi dei dati"

4.5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Pandas è ampiamente utilizzato per la manipolazione e l'analisi dei dati. Possiamo leggere file di dataset come CSV, Excel e processare quei file. Pandas ha strutture di dati tabulari come dataframes e series. Ha più funzioni per la manipolazione dei dati. I record vuoti sono gestiti correttamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Pandas consuma più memoria quando lavora con set di dati più grandi. Ecco perché ci sono limitazioni di prestazioni. Dipende da librerie esterne. Il supporto e le prestazioni dovrebbero essere migliorati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

PREM R.

Data Scientist

Mid-Market (51-1000 dip.)

6/6/2023

"Struttura i tuoi dati con pandas"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Pandas può strutturare i nostri dati con una varietà di estensioni come il supporto per html, xlsx, CSV ecc. Con pandas, possiamo anche manipolare i nostri dati e analizzarli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Pandas deve lavorare sul loro centro di supporto perché alcuni problemi non sono risolti in nessun altro strumento, come l'errore os di pandas. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.