Recensioni e Dettagli del Prodotto pandas python

Quello che mi piace di più del framework di pandas per python è la facilità d'uso e la sua eccellente documentazione. Attualmente, essendo pandas un'estensione di numpy, ha una delle migliori documentazioni possibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Anche avendo una buona documentazione, il problema principale che ha Python (e quindi anche Pandas) è che devono migliorare l'efficienza di calcolo. A volte può essere un po' lento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas offre molte funzionalità predefinite per modificare e manipolare i dati, ed è una delle librerie più utilizzate nel campo della data science. Pandas è facile da installare grazie a pip (il gestore di pacchetti di Python). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas è davvero una grande libreria, ma c'è una curva di apprendimento che è un problema davvero grande per i principianti. Inoltre, la documentazione non è ben scritta, quindi è difficile fare riferimento e lavorare con la documentazione ufficiale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La superiorità si manifesta nel modo di usare pandas - facile da usare.

Fornisce un'ampia flessibilità all'utente per usarlo come desidera.

Il supporto è forte e ampio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quando si tratta di antipatia, all'inizio è confuso. Un principiante ha bisogno di guida quando vuole iniziare a usare pandas. Ci sono un'ampia quantità di risorse che di per sé rendono la cosa confusa. Tuttavia, si può facilmente imparare investendo tempo e sporcandosi le mani (codificando). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il framework Pandas offre una varietà di opzioni per importare dati con una funzione molto semplice. Pandas ha varie piccole funzioni con modifiche minime che possono essere utilizzate per manipolare i dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas dovrebbe includere alcuni buoni strumenti di visualizzazione. Come nel pacchetto seaborn, anche la libreria pandas può essere aggiornata e può includere opzioni per grafici colorati e altri diagrammi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per leggere file CSV o Excel, generalmente uso la libreria pandas in Python ogni volta. Inoltre, a volte la preferisco per la visualizzazione. Una volta letto un file CSV in Python, con l'aiuto del dataframe di pandas, eseguire un'analisi statistica è molto facile, ci sono molte funzioni integrate disponibili da usare. Una singola riga di programma può aiutarti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Poiché è facile da usare, quasi tutte le funzioni sono utili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

C'è un metodo per tutto e un modo ancora più efficiente per fare ciò che già fai in Python! Questo non è solo aggiungere funzionalità, ma migliorare le funzionalità che hai già. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente! Amo davvero Pandas, lo uso ogni giorno da un anno ormai, e tutto è così facile da allora, e il mio codice è migliorato così tanto in efficienza che come potrei non amare Pandas? Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace di più l'integrazione di numpy e ipython, che è molto utile per qualsiasi applicazione. Mi piacciono i pacchetti PANDA, che sono utili per l'elaborazione di dati multipli e applicazioni di machine learning. Anche Julia e scipy mi piacciono. Il data frame è essenziale per la manipolazione dei dati e facile da collegare con SQL. Fornisce lo stesso output in meno righe di codice rispetto a C++ e C. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Gli studenti non possono usarlo in modo efficiente perché il passaggio a panda dal python standard è molto difficile. Una documentazione meno efficace rende difficile comprendere le funzionalità della libreria rispetto ad altri pacchetti. Non essenziale per applicazioni embedded basate su IoT. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa che mi piace di più dei Pandas è come possono facilmente rappresentare i tuoi dati. Usando solo due righe di codice, puoi importare i tuoi dati. Un'altra cosa è che gestisce facilmente dati pesanti. Fornisce anche una funzione di visualizzazione dei dati che mi aiuta a visualizzare i miei dati. Offre un gran numero di funzioni per fare manipolazioni sui dati. Per me, è la migliore libreria per i dati tabulari. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una cosa che non direi mi piace è che alcune funzioni in pandas hanno una sintassi molto complessa. Non riesco a ricordarla. Quindi, a volte devo controllare la documentazione di Pandas per usarla. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas è la libreria più comune in Python quando si deve gestire dati simili a tabelle. Questo fa di pandas una libreria con molto aiuto disponibile sul web. Mi piace il modo di importare dati in pandas da formati di testo, fogli di calcolo, csv, tsv, ecc.

Mi piace anche il modo di selezionare righe e colonne e di operare con esse. Anche se all'inizio è un po' confuso, una volta che ci si abitua al modo di gestire i dati con i DataFrame di pandas, è abbastanza facile giocare con i dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Se non sei attento nella gestione dei dati con pandas, le strutture interne di pandas possono utilizzare una grande quantità di memoria. Questo perché pandas utilizza, di default, il tipo object, che richiede molta memoria. Per risolvere questo problema, devi convertire i tipi numerici in tipi int. In questo modo, puoi ridurre lo spazio di oltre il 50%. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Al cuore della libreria Pandas c'è il data frame, che rende l'uso del framework Pandas interoperabile da un punto di vista di sviluppo delle competenze. Non solo l'apprendimento dei metodi in Pandas sarà prezioso all'interno di Python, ma puoi trasferire rapidamente la tua conoscenza del framework a R o persino a Spark (per applicazioni di big data). Inoltre, il framework stesso implementato in Python è utile per l'analisi dei dati, fornendo numerose funzioni di supporto sull'oggetto data frame, che includono metodi di aggregazione, metodi di calcolo statistico standard e funzionalità pratiche di join/merge e subsetting che tutti gli analisti di dati probabilmente utilizzeranno. Inoltre, è costruito sopra Numpy per un facile trasferimento tra quei tipi per lavori più pesanti/effettivi o persino per spingerlo a un livello di astrazione più alto per lavori di data-viz/comunicazioni/analisi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è molto da non apprezzare, tranne forse la memoria e alcuni vincoli di tempo di esecuzione. Aggiungendo molta 'struttura extra' sopra l'array NumPy, il data frame non è il tipo di dato più efficiente, ma ciò che si ottiene vale le risorse extra necessarie per eseguirlo, anche se forse non su scala estrema (diverse decine di gigabyte o più di un paio di milioni di righe a seconda di quante colonne di dati sono incluse nel tuo frame). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.