Recensioni e Dettagli del Prodotto pandas python

La cosa migliore della libreria pandas in Python è che offre una vasta funzionalità per manipolare i dati da ogni angolazione. Elabora i file CSV con grande velocità. Fornisce la possibilità di elaborare tutti i tipi di dati, sia da file, file JSON, da database, ecc. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che non mi piace di pandas è che su un grande dataset occupa molta memoria e, a causa di ciò, blocca il sistema per un errore di memoria piena. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Un eccellente modulo Python che può essere utilizzato per l'analisi dei dati. Può essere facilmente manipolato convertendo i dati in una struttura tabellare molto facilmente. È installato con matplotlib. Supporta molti tipi di file diversi. Excel, CSV, Pickle.. È molto ideale per l'elaborazione di righe e colonne, l'espansione dei dati, l'ordinamento dei dati, il filtraggio, la classificazione basata su etichette, la pulizia dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non riesco a trovare la lettera "i" filtrando dopo aver ridotto il carattere "i" con lower. Quindi correggo prima i miei dati e poi li carico nel data frame. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas rende facile manipolare i dati nei data frame. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte le opzioni e le funzionalità disponibili possono essere limitate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le caratteristiche di questa libreria per gestire i dati sono favolose e con funzioni facili per leggere e scrivere i dati, e anche la ricerca è buona nel frame di dati convertito da panda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La velocità di tutte le operazioni è un po' più lenta e con milioni di dati da leggere questo ha richiesto molto tempo, ma con il pacchetto Modin possiamo aumentare la velocità operativa di 3 volte. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa migliore che mi piace di Pandas è la velocità e la facilità con cui gestisce grandi quantità di dati e li organizza secondo le nostre esigenze. Inoltre, programmare in Pandas è molto veloce, posso fare molto lavoro in pochissimo tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è molto da non apprezzare dei pandas, tranne il fatto che ha una sintassi molto complessa. Ed è un po' difficile da imparare per i principianti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Implementazioni ottimizzate pronte per calcoli statistici di base come misure di tendenza centrale e quantili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Anche se la biblioteca è eccellente, non è ancora sufficientemente ottimizzata per essere utilizzata su grandi quantità di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

il modo in cui i panda lavorano con i dati e li organizzano Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non mi piace il modo in cui devi mettere lo script Python Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Rende facile lavorare con grandi set di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il pacchetto pandas è un ecosistema diverso rispetto al Python standard. Richiede un certo investimento per essere appreso e utilizzato appieno. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho trovato un modo semplice per gestire i miei dati, scrivendo solo poche righe di codice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non mi piace il modo in cui posso sviluppare grafici, dovrebbero essere più attraenti come quelli di seaborn. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Gestisce efficientemente grandi quantità di dati e rende i dati flessibili e personalizzabili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Compatibilità scarsa con le matrici 3D e a volte l'uso di iloc e loc Recensione raccolta e ospitata su G2.com.