Recensioni e Dettagli del Prodotto pandas python

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.

Per eseguire operazioni matematiche

A scopo di analisi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mancanza di più funzioni integrate.

Migliore documentazione in dettaglio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python panda fornisce dati visivi istantanei per i risultati della tua programmazione e metodi complessi.

Le previsioni sui big data e sui database dei clienti ti aiutano a rimanere un passo avanti utilizzando analisi personalizzabili e modelli statistici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Difficile da implementare all'inizio, anche se ci sono molte risorse online con esempi di progetti passati e risposte nei forum.

I dati possono trasformarsi in feedback complessi a meno che non si presti attenzione. L'integrazione del metodo potrebbe essere migliore e parte della documentazione è carente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sua facilità di installazione e integrazione con il resto delle mie applicazioni create in Python è qualcosa di molto utile e pratico, il fatto che mi permetta di eseguire analisi dei dati in modo molto più semplice, preciso e sicuro è qualcosa che alla fine conferisce un grande vantaggio ai miei sviluppi, il fatto che supporti un numero multiplo di file e formati è di grande utilità quando ho i dati in diversi formati di file, quindi, poiché non ha l'uso esclusivo di un unico formato, l'inserimento dei dati può essere molto più completo, la sua facilità d'uso e implementazione è così semplice che anche persone che non sono esperte in analisi dei dati possono eseguire questo tipo di compito senza alcun problema, la precisione dei risultati è qualcosa di veramente sorprendente e infatti permette di prendere decisioni preziose all'interno dell'azienda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La curva di apprendimento può essere un po' lenta all'inizio, ma comunque, dopo esserti abituato a usare l'applicazione, ti rendi conto che tutto è davvero semplice, facile e veloce. A volte si bloccava, anche se non sono sicuro se fosse a causa dell'applicazione stessa o del mio processore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo linguaggio di programmazione ha sicuramente una curva di apprendimento, ma mi piace molto che una volta imparato, sia abbastanza facile da ricordare. Pandas ha un linguaggio piuttosto semplice da scrivere e codificare, ma proprio come qualsiasi altro linguaggio di programmazione, devi fare attenzione al tuo linguaggio per farlo funzionare correttamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non mi piace che sia difficile salvare la mia programmazione su una chiavetta USB. So che si salva su internet, ma mi piace avere un backup. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas è molto utile e facile da usare. Offre prestazioni molto elevate. È molto facile da installare e configurare. Possiamo leggere vari tipi di file con esso, come ssv, xls, ecc. Rende l'analisi dei dati molto semplice e possiamo giocare con il set di dati per ottenere il massimo delle conoscenze grazie alle sue varie funzioni e caratteristiche utili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas Python è uno degli strumenti migliori, ma a volte richiede molto tempo per grandi set di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas è un ottimo strumento per visualizzare, importare e analizzare i dati in molti formati. Il suo supporto per diversi formati di file e i suoi comandi autoesplicativi lo rendono facile da usare anche per un utente inesperto. Le conversioni da dataframe di pandas a array numpy sono anche un'altra grande caratteristica di Pandas, poiché non tutte le altre librerie Python supportano Pandas. Hanno una pagina di documentazione davvero ricca e utile. La sua base di utenti è enorme rispetto ad altre librerie simili. Ciò significa che puoi trovare risposta a molte delle tue domande. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas non è eccezionale nella gestione della memoria. Importa tutti i file anche se hai bisogno solo di un paio di righe da un file. Inoltre, non supporta il multiprocessing e le sue funzioni funzionano solo su CPU, non su GPU. Un'altra cosa che non mi piace di Pandas sono i suoi messaggi di errore. Ad esempio, KeyError quando non riesce a trovare la colonna specificata nel dataframe. Questi tipi di errori dovrebbero fornire messaggi di errore comprensibili invece di messaggi robotici come 'KeyError 'some_column'. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas di Python è utilizzato per generare dati strutturati da forme di dati non strutturati come i dati JSON. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa più odiata è che in pandas i dati sono strutturati in modo lento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facile da imparare e capire. Imparandolo abbastanza facilmente Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte si blocca senza motivo ed è anche difficile utilizzare la GPU di AMD Recensione raccolta e ospitata su G2.com.