La libreria è molto intuitiva. La maggior parte delle operazioni segue il modello verbo_sostantivo e anche se sei un nuovo utente, puoi "indovinare" quale sarà probabilmente l'operazione. Rende molto facile lavorare con serie e data frame e nella maggior parte dei casi, troverai una funzione altamente ottimizzata nella libreria per qualsiasi operazione tu voglia eseguire. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quando si tratta di tracciamento, può volerci del tempo per abituarsi alla terminologia e all'approccio utilizzati. Tuttavia, una volta che si è familiari con l'approccio, creare grafici perspicaci e belli diventa facile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per lavorare con i dati, uno dei migliori moduli in Python. Si possono importare dati in molti formati di file e poi usarli come richiesto. Ha molte funzionalità che aiutano a ottenere i dati nel formato richiesto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Richiede molto studio per abituarsi e manipolare i dati Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La funzione integrata che aiuta a fornire l'intuizione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte per dati complicati, sembra un po' confuso ma dipende da persona a persona. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Miglior pacchetto per prevedere i risultati e visualizzare i dati, facilitare l'implementazione delle funzioni in Python Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È in ritardo in termini di accuratezza dove i linguaggi di programmazione come R danno il miglior risultato in termini di accuratezza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ha le migliori e più semplici funzioni per l'analisi dei dati e la rappresentazione visiva Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

C'è MOLTO da imparare qui. Per essere un esperto in pandas, hai bisogno di mesi e mesi di formazione e utilizzo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Usando pandas possiamo facilmente caricare i dati e lavorare con i dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte l'estrazione dei dati dai file CSV può essere un po' confusa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facilità d'uso e ampia popolarità con supporto open source Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È un po' difficile da capire finché non ci metti le mani sopra. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La libreria Pandas in Python ti permette di lavorare con i tuoi dati in un data frame. Ti permette di manipolare i dati ed è una libreria importante per la gestione e la trasformazione dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Può gestire principalmente i data frame. Dovrai importare altre librerie come numpy per qualsiasi tipo di calcolo aritmetico. Tuttavia, svolge il tuo lavoro di base. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace la flessibilità nei casi d'uso per il mio lavoro. Molte volte devo cambiare e modificare i codici su richiesta in base al feedback trasversale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Schemi di colori più scuri. Nel complesso il prodotto è ottimo e lo usiamo più volte al giorno. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Pandas è una libreria Python facilmente utilizzabile per fare analisi statistiche su grandi set di dati. Ti permette di creare tabelle con finestre e serie temporali su cui puoi applicare funzioni per ottenere i dettagli di cui hai bisogno. La documentazione è abbastanza ben scritta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcuni concetti sono difficili da comprendere e ci vuole un po' di tempo per configurare. È necessario essere familiari con i concetti matematici e statistici per alcuni degli utilizzi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.