Recensioni e Dettagli del Prodotto 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.

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pandas python

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Ecco come.

Altuğ T.

Electrical Engineer

Mid-Market (51-1000 dip.)

9/2/2019

"Creare script sta diventando più facile"

4.5/5

Harshad S.

Product Engineer

Mid-Market (51-1000 dip.)

1/9/2020

"Feedback su Pandas"

4.5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

possiamo eseguire l'operazione di data science qui sotto

possiamo fare la pulizia dei dati con questa libreria Python

possiamo fare il preprocessing dei dati e molto altro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Questo richiede un po' più di memoria per elaborare i dati di massa che dovrebbero essere ottimizzati. Dovrebbe essere compatibile con le versioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:

Consiglierei a tutti gli amici che lavorano nell'analisi dei dati e nel machine learning per la sua facilità d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

stiamo risolvendo la parte di analisi dei dati che ci aiuta a creare il modello di apprendimento automatico Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Meliksah T.

Engineer

Enterprise (> 1000 dip.)

8/17/2019

"Ottimo strumento per caricare, gestire, manipolare e salvare i dati su Python"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

- Facilità d'uso: posso semplicemente leggere un file digitando read_excel('name.xlsx') e questo è tutto.

- Capacità di gestire tutti i tipi di dati per ogni tipo di esigenza. Hai dati multi-indicizzati e vuoi ordinarli in modo gerarchico? Nessun problema, pandas ha una soluzione per questo, proprio come per tutto ciò che fai.

- È basato su NumPy quindi funziona in modo molto efficiente grazie al background vettorializzato, il che è molto prezioso quando si lavora con grandi quantità di dati.

- È anche basato su Matplotlib, il che rende la visualizzazione molto conveniente. Posso semplicemente scrivere df['data'].hist() per tracciare un istogramma o df['data'].plot() per un grafico a linee o df['data'].plot(kind = 'bar') per un grafico a barre, senza dover gestire molti parametri. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Per quanto sia fantastico avere matplotlib in background di pandas, alcune funzionalità di matplotlib non sono esattamente disponibili in pandas, quindi dobbiamo usare matplotlib invece. Sarebbe bello poter utilizzare tutte le funzionalità di matplotlib. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:

Non dimenticare di utilizzare le sue funzioni di visualizzazione che si basano su Matplotlib. Funzioni come hist() e plot() sono molto utili e veloci. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Sto risolvendo i problemi di: caricamento dei dati, esplorazione utilizzando funzioni di pandas come info, describe, shape, mean, max, min, ecc., manipolazione e gestione dei dati utilizzando funzioni come groupby, drop, dropna, ecc. e preparazione dei dati per pipeline di machine learning. Senza dimenticare che salvo il risultato come file csv/excel. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

abdal A.

Mid-Market (51-1000 dip.)

1/22/2020

"Panda"

4/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Pandas è facile da usare, può gestire dati tabulari in modo efficiente e molto veloce. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

sono operazioni in memoria quindi richiedono più memoria e necessitano di una configurazione elevata per le operazioni Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:

pandas ha trasformazioni di dati integrate molto utili che richiederebbero ore per essere codificate in altri linguaggi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

uso pandas per eseguire varie operazioni sui dati durante la fase di esplorazione dei dati Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Vandana A.

Project Manager & Web Developer

Enterprise (> 1000 dip.)

2/15/2019

"Ottimo strumento di manipolazione dei dati"

4.5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

È fantastico come ci siano così tante librerie che l'utente può utilizzare per una manipolazione efficace dei dati. Ottimo per l'uso aziendale! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Non c'è nulla in particolare che non mi piace dello strumento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Internet

Enterprise (> 1000 dip.)

9/10/2019

"Pandas python"

4.5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Pandas usato con Python è estremamente intuitivo, facile da usare, robusto, gestire i data-frame è semplice, le funzionalità di suddivisione e filtraggio dei dati sono interessanti, può supportare un numero piuttosto elevato di righe, molto facile da imparare con un gran numero di esempi disponibili online. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

- Panda gestisce solo risultati che possono entrare nella memoria, il che può essere una limitazione a volte.

- Anche se la documentazione è ampiamente disponibile, è scarsa.

- Bassa performance e lungo tempo di esecuzione quando si lavora con set di dati molto grandi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:

Se sei nuovo a Python, sarai confuso dal numero di pacchetti che essenzialmente... fanno la stessa cosa. Pandas usato con Python ti permette di svolgere la maggior parte del lavoro con un set robusto di librerie e molti esempi su internet per guidarti nel tuo processo di apprendimento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Pandas Python è fantastico quando si tratta di elaborare dati geolocalizzati, lo uso per mostrare visualizzazioni relative alla QOE degli utenti dell'applicazione per paese o regione. Lo uso anche per l'analisi dei dati a supporto di vari casi aziendali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Vikas P.

Associate System Engineer

Piccola impresa (50 o meno dip.)

5/31/2019

"La migliore libreria Python per la manipolazione e l'analisi dei dati"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Pandas è di gran lunga una delle migliori librerie open source di Python per la manipolazione e l'analisi dei dati. La struttura dati di Pandas si chiama Dataframe. Sono veramente innamorato del Dataframe. È davvero facile, la visualizzazione dei dati è fantastica, i data frame sono davvero veloci nelle prestazioni e molte altre caratteristiche sorprendenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Sono un grande fan dei Pandas, non c'è nulla che non mi piaccia di loro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:

I panda diventano una parte inevitabile della tua vita se vuoi intraprendere una carriera nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati. Ti aiutano in vari aspetti. Dovresti anche imparare a usare Datasra in modo efficiente, poiché fornisce molte funzioni integrate utili nell'analisi dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Ho usato principalmente Pandas nel processo di pre-elaborazione dei dati. Affinché un modello di apprendimento automatico funzioni bene, i dati devono essere in un formato più pulito. Per pulire i dati ci sono molti passaggi da seguire come la manipolazione dei dati, la visualizzazione dei dati, l'aggiunta di caratteristiche nel dataset e molti altri; per questo scopo uso Pandas. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raghuvar P.

Big Data Developer & AWS Certified Solution Architect

Piccola impresa (50 o meno dip.)

5/28/2019

"Strumento semplice, efficiente e potente per la manipolazione e l'analisi dei dati"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Sono letteralmente innamorato di Pandas, proprio come amo gli animali panda. Pandas fornisce un'eccellente struttura dati (dataframe) per la manipolazione, l'analisi e la pulizia dei dati. Supporta dati in qualsiasi formato e ce li presenta in una struttura simile a una tabella. Con il Dataframe puoi manipolare i dati come vuoi. Anche la rappresentazione grafica dei dati diventa più semplice, applicare alcune statistiche sui dati come media, deviazione standard ecc. è solo una riga di codice. Convertire il dataframe in csv, excel, json è super facile. Rende la vita molto, molto più facile per gli sviluppatori di Machine Learning e Data Science. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Onestamente, adoro i panda, non c'è nulla che non mi piaccia di loro. È solo che per dati più piccoli potresti voler usare una lista o un dizionario Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:

Per gli aspiranti di Data science e machine learning, Pandas è uno strumento indispensabile da conoscere. Dovresti essere in grado di padroneggiarlo. È ricco di molte funzionalità che sono importanti per ML e Data science. Pandas e Numpy insieme formano una coppia perfetta per il preprocessing dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Utilizzo pandas nel mio lavoro legato al Machine Learning e alla data science. Inoltre, per costruire modelli di Machine Learning dobbiamo fare il preprocessing dei dati e non c'è strumento migliore disponibile di pandas. Inoltre, ho usato pandas per estrarre dati dal web e memorizzarli in un data frame per ulteriori elaborazioni. Pandas è diventato una parte della mia vita di sviluppo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi

Mid-Market (51-1000 dip.)

10/22/2019

"Facile da visualizzare e manipolare i dati."

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

Facilità d'uso nell'implementazione di pandas all'interno di Python. Preferisco usarlo nel pacchetto Anaconda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

Ci vuole un po' di tempo per abituarsi alla sintassi e la documentazione online è un po' carente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Telecomunicazioni

Enterprise (> 1000 dip.)

12/31/2019

Partner commerciale del venditore o concorrente del venditore, non incluso nei punteggi G2.

"Pandas Python"

5/5

Cosa ti piace di più di pandas python?

È il miglior pacchetto disponibile in Python per leggere file CSV, EXCEL o altri file. Offre opzioni ricche per manipolare i tuoi dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di pandas python?

La visualizzazione dei dati può essere migliorata nella nuova versione di pandas. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:

La migliore utilità sviluppata fino ad ora, molto facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quali problemi sta risolvendo pandas python e come ti sta beneficiando?

Lavoro come data scientist e con l'aiuto della libreria pandas, carico i dati e faccio data mining, aggregazione dei dati, pulizia dei dati e wrangling. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.