# pandas python Reviews **Vendor:** pandas python **Category:** [Software di librerie di componenti](https://www.g2.com/it/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 98 ## About 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. ## pandas python Pros & Cons **What users like:** - Gli utenti apprezzano le **capacità di gestione dei dati efficienti** di pandas, rendendo l'analisi e la visualizzazione semplici e potenti. (2 reviews) - Gli utenti elogiano la **facilità d'uso** di pandas, trovando la sua interfaccia intuitiva e la sintassi ideale per l'analisi dei dati. (2 reviews) - Gli utenti apprezzano molto le **facili integrazioni** di pandas, trovando che migliorano la loro produttività e il flusso di lavoro nei progetti di dati. (2 reviews) - Gli utenti elogiano l' **efficienza del codice** di pandas, trovandolo facile da implementare e ottimo per l'analisi dei dati. (1 reviews) - Gli utenti amano la **qualità del design** di Pandas, rendendo la manipolazione e la visualizzazione dei dati intuitive ed efficienti. (1 reviews) - Gli utenti apprezzano la **manipolazione dei dati intuitiva e potente** di pandas, che consente operazioni efficienti in poche righe. (1 reviews) - Features (1 reviews) - Installation Ease (1 reviews) - Integrations (1 reviews) - Time-saving (1 reviews) **What users dislike:** - Gli utenti affrontano **problemi di prestazioni** con pandas, poiché può essere lento e richiedere molta memoria per grandi set di dati. (2 reviews) - Gli utenti trovano **complessa l'installazione** di pandas Python, spesso richiedendo tempo e sforzo significativi per configurarla. (1 reviews) - Gli utenti trovano la **difficoltà** nelle prestazioni e la ripida curva di apprendimento impegnativa, specialmente con grandi set di dati e operazioni complesse. (1 reviews) - Gli utenti hanno difficoltà con **problemi di integrazione** , specialmente quando collegano pandas a varie fonti di dati in modo efficiente. (1 reviews) ## pandas python Discussions - [Qual è la tua esperienza con pandas per l'analisi dei dati e quali caratteristiche trovi più utili?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-your-experience-with-pandas-for-data-analysis-and-what-features-do-you-find-most-useful) - 1 comment - [A cosa serve pandas in Python?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-pandas-python-used-for) - 1 comment - [View pandas python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/pandas-python/reviews?page=8§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-13+11%3A23%3A05+-0500&secure%5Bsession_id%5D=0a7c6bfb-0f6d-49df-b0cc-6ee39e48d9aa&secure%5Btoken%5D=f1eafb3df6f61f4d3b3a8090f70613e658e247167dce34315145c1c5a8fd5105&format=llm_user) ## pandas python Integrations - [PostgreSQL](https://www.g2.com/it/products/postgresql/reviews) - [Python](https://www.g2.com/it/products/python/reviews) - [PyTorch](https://www.g2.com/it/products/pytorch/reviews) - [Visual Studio](https://www.g2.com/it/products/visual-studio/reviews) ## pandas python Features **Funzionalità** - Contingenza linguistica - Libreria di Componenti - Componenti sbloccati **Gestione** - Integrazione del framework - Gestione del Repository - Supporto ## Top pandas python Alternatives - [python xlrd](https://www.g2.com/it/products/python-xlrd/reviews) - 4.1/5.0 (19 reviews) - [Flutter](https://www.g2.com/it/products/flutter/reviews) - 4.6/5.0 (64 reviews) - [DevExpress](https://www.g2.com/it/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (112 reviews)