Recensioni e Dettagli del Prodotto 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.

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.

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

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

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

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.

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

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

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

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

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.

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.

- Facilità d'uso

- Facilità di implementazione

- Facilità di integrazione

- Versatilità

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

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.