# pandas python Reviews **Vendor:** pandas python **Category:** [Software di librerie di componenti](https://www.g2.com/it/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 98 ## About pandas python Pandas è una potente e flessibile libreria open-source di Python progettata per l'analisi e la manipolazione dei dati. Fornisce strutture dati veloci, efficienti e intuitive, come DataFrame e Series, che semplificano la gestione di dati strutturati (tabellari, multidimensionali, potenzialmente eterogenei) e di serie temporali. Pandas mira a essere il blocco fondamentale di alto livello per l'analisi dei dati pratica e reale in Python, offrendo una vasta gamma di funzionalità per semplificare i compiti di elaborazione dei dati. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Gestione dei Dati Mancanti: Pandas offre una facile gestione dei dati mancanti, rappresentati come `NaN`, `NA` o `NaT`, sia nei dati a virgola mobile che non. - Mutabilità delle Dimensioni: Le colonne possono essere inserite e cancellate da DataFrame e oggetti di dimensioni superiori, permettendo una manipolazione dinamica dei dati. - Allineamento dei Dati: L'allineamento automatico ed esplicito dei dati assicura che gli oggetti possano essere allineati a un set di etichette, facilitando calcoli accurati. - Operazioni di Group By: Una funzionalità di group by potente e flessibile consente operazioni di split-apply-combine sui dataset sia per l'aggregazione che per la trasformazione dei dati. - Conversione dei Dati: Semplifica la conversione di dati indicizzati diversamente in altre strutture dati Python e NumPy in oggetti DataFrame. - Indicizzazione e Sottoinsiemi: Fornisce slicing intelligente basato su etichette, indicizzazione avanzata e creazione di sottoinsiemi di grandi dataset. - Fusione e Unione: Facilita la fusione e l'unione intuitive dei dataset. - Rimodellamento e Pivoting: Offre un rimodellamento e pivoting flessibili dei dataset. - Etichettatura Gerarchica: Supporta l'etichettatura gerarchica degli assi, permettendo etichette multiple per tick. - Strumenti I/O Robusti: Include strumenti robusti per il caricamento dei dati da file piatti (CSV e delimitati), file Excel, database e per il salvataggio/caricamento dei dati dal formato ultrarapido HDF5. - Funzionalità di Serie Temporali: Fornisce funzionalità specifiche per le serie temporali, inclusa la generazione di intervalli di date, conversione di frequenze, statistiche su finestre mobili e spostamento e ritardo delle date. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Pandas affronta le sfide dell'analisi dei dati offrendo una suite completa di strumenti che semplificano il processo di manipolazione, pulizia e analisi dei dati. Le sue strutture dati e funzioni intuitive permettono agli utenti di eseguire operazioni complesse con un codice minimo, migliorando la produttività e consentendo una gestione efficiente di grandi dataset. Fornendo un'integrazione senza soluzione di continuità con altre librerie e strumenti Python, Pandas funge da pietra angolare per i flussi di lavoro di data science, permettendo agli utenti di estrarre intuizioni e prendere decisioni basate sui dati in modo efficace. ## pandas python Pros & Cons **What users like:** - Gli utenti apprezzano la **facilità di gestione dei dati** con pandas, lodando la sua sintassi intuitiva e l'integrazione senza soluzione di continuità con gli strumenti Python. (2 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di pandas, trovando che la sua sintassi intuitiva semplifica l'analisi e la visualizzazione dei dati. (2 reviews) - Gli utenti apprezzano le **facili integrazioni** di pandas, facilitando flussi di lavoro senza soluzione di continuità con l'intero ecosistema di dati Python. (2 reviews) - Gli utenti apprezzano l' **efficienza di codifica** di pandas, trovandolo facile da usare per l'analisi e la visualizzazione dei dati. (1 reviews) - Gli utenti apprezzano il **design intuitivo** di pandas, che migliora la visualizzazione e l'analisi dei dati senza sforzo. (1 reviews) - Gli utenti apprezzano la **manipolazione dei dati intuitiva e potente** di pandas, che consente operazioni efficienti in poche righe. (1 reviews) - Features (1 reviews) - Installation Ease (1 reviews) - Integrations (1 reviews) - Time-saving (1 reviews) **What users dislike:** - Gli utenti riscontrano **problemi di prestazioni** con pandas a causa della lentezza di elaborazione e dell'elevato consumo di memoria su grandi set di dati. (2 reviews) - Gli utenti trovano l' **Installazione Complessa** di pandas python dispendiosa in termini di tempo e impegnativa a causa della sua natura pesante. (1 reviews) - Gli utenti trovano **pandas difficile** a causa della sua ripida curva di apprendimento e delle prestazioni lente con grandi set di dati. (1 reviews) - Gli utenti spesso affrontano **problemi di integrazione** con pandas, in particolare quando si collegano a fonti di dati e configurano gli ambienti in modo efficace. (1 reviews) ## pandas python Reviews ### 1. Analisi e visualizzazione dei dati facili e adatte alla programmazione per progetti quotidiani **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Areeb A. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 22, 2026 **Cosa ti piace di più di pandas python?** Mi ha aiutato molto con l'analisi e la visualizzazione dei dati. La sintassi è facile da usare e molto adatta alla programmazione, ed è anche semplice da implementare. Lo uso in quasi ogni progetto, quasi ogni giorno. È particolarmente facile da integrare quando si lavora con dati strutturati. **Cosa non ti piace di pandas python?** È una libreria pesante da implementare e richiede tempo. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?** Pandas mi ha aiutato molto a comprendere i miei dati, oltre a visualizzarli e preelaborarli prima di utilizzarli in un modello di ML. ### 2. Pandas rende i dati strutturati veloci, pratici e leggibili **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zharina F. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 12, 2026 **Cosa ti piace di più di pandas python?** Abbiamo bisogno di pandas perché rende il lavoro con dati strutturati in Python pratico, veloce e leggibile. Senza pandas, la maggior parte delle attività sui dati nel mondo reale sarebbe lenta, soggetta a errori e richiederebbe molto più codice. **Cosa non ti piace di pandas python?** Ho bisogno di tempo e pratica per integrare **Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?** Sviluppo ETL Lettura e pulizia dei dati ### 3. Potente Strumento di Analisi Dati per Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Luca P. | Chief Operations Officer DEQUA Studio | Formerly CTO in MarTech, Marketing e pubblicità, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 04, 2025 **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. **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). **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. ### 4. Python per l'analisi dei dati usando Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chiradeep B. | Senior Software Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 16, 2025 **Cosa ti piace di più di pandas python?** Creata visualizzazione e report utilizzando ampie librerie Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. **Cosa non ti piace di pandas python?** Niente di particolare, tutto secondo le mie aspettative. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?** Utilizzato per l'analisi dei dati per più livelli di set di dati ### 5. Revisione di Panda python come utente e integrazione **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shaik Aleem Ur R. | Silicon Engineer 2, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 31, 2024 **Cosa ti piace di più di pandas python?** Usabilità e rappresentazione grafica di vari set di dati **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. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?** Elaborazione dei log e visualizzazione dei grafici utilizzando matplotlib o pandas ### 6. Eccellente libreria Python per la manipolazione dei dati **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** ROSHAN S. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 11, 2024 **Cosa ti piace di più di pandas python?** È facile da capire. È perfetto per la manipolazione di dati di piccole dimensioni. **Cosa non ti piace di pandas python?** Tende ad essere più lento man mano che la dimensione dei dati aumenta. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?** Sto usando pandas per manipolare dati tabulari. Rende più facile visualizzare i dati tabulari e manipolarli come meglio credi. Sto eseguendo trasformazioni di dati usando pandas in alcuni dei miei progetti ETL. ### 7. Buona libreria di elaborazione dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kush R. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 16, 2024 **Cosa ti piace di più di pandas python?** Ha molteplici funzioni per l'elaborazione dei dataset **Cosa non ti piace di pandas python?** La sintassi continua a cambiare con gli aggiornamenti, quindi a volte causa un po' di confusione. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?** Lo uso nella mia analisi quotidiana dei dati e nei progetti. ### 8. Pandas python: elaborazione dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nikhil A. | Software product analyst , Tecnologia dell'informazione e servizi, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 22, 2023 **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. **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. **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. ### 9. Pandas di Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ospedali e assistenza sanitaria | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 12, 2024 **Cosa ti piace di più di pandas python?** - Facilità d'uso - Facilità di implementazione - Facilità di integrazione - Versatilità - Libreria aggiornata **Cosa non ti piace di pandas python?** Non ci sono antipatie che mi vengono in mente. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?** - Manipolazione dei dati - Creazione dei dati - ETL ### 10. Pandas Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** BANDA M. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 13, 2023 **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. **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. **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. ## pandas python Discussions - [Qual è la tua esperienza con pandas per l'analisi dei dati e quali caratteristiche trovi più utili?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-your-experience-with-pandas-for-data-analysis-and-what-features-do-you-find-most-useful) - 1 comment - [A cosa serve pandas in Python?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-pandas-python-used-for) - 1 comment - [View pandas python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/pandas-python/reviews/pandas-python-review-12065382?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-04-30+15%3A08%3A49+-0500&secure%5Bsession_id%5D=3b7db37b-5be2-4e30-94df-4b04ac308663&secure%5Btoken%5D=a326690250017b35e77902a626af09c625803f35c2e5225617da072379cce037&format=llm_user) ## pandas python Integrations - [PostgreSQL](https://www.g2.com/it/products/postgresql/reviews) - [Python](https://www.g2.com/it/products/python/reviews) - [PyTorch](https://www.g2.com/it/products/pytorch/reviews) - [Visual Studio](https://www.g2.com/it/products/visual-studio/reviews) ## pandas python Features **Funzionalità** - Contingenza linguistica - Libreria di Componenti - Componenti sbloccati **Gestione** - Integrazione del framework - Gestione del Repository - Supporto ## Top pandas python Alternatives - [python xlrd](https://www.g2.com/it/products/python-xlrd/reviews) - 4.1/5.0 (19 reviews) - [Flutter](https://www.g2.com/it/products/flutter/reviews) - 4.6/5.0 (64 reviews) - [DevExpress](https://www.g2.com/it/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (112 reviews)