# 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 elogiano la **facilità di gestione dei dati** con pandas, apprezzando il suo design intuitivo e le potenti funzionalità. (2 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di pandas, trovandolo intuitivo ed efficiente per i compiti di analisi dei dati. (2 reviews) - Gli utenti apprezzano le **facili integrazioni** di pandas con altri strumenti, migliorando la loro esperienza di analisi e manipolazione dei dati. (2 reviews) - Gli utenti apprezzano l' **efficienza di codifica** di pandas, trovandolo facile da usare per l'analisi e la visualizzazione dei dati. (1 reviews) - Gli utenti elogiano la **qualità del design** di Pandas, apprezzandone l'usabilità e le capacità efficaci di visualizzazione dei dati. (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 riscontrano significativi **problemi di prestazioni** con pandas, poiché rallenta e consuma memoria eccessiva con grandi set di dati. (2 reviews) - Gli utenti trovano **complessa l'installazione** di pandas python, che risulta essere dispendiosa in termini di tempo e gravosa per l'implementazione. (1 reviews) - Gli utenti affrontano **difficoltà** con pandas, in particolare per quanto riguarda i problemi di prestazioni con grandi set di dati e una curva di apprendimento ripida. (1 reviews) - Gli utenti hanno difficoltà con **problemi di integrazione** in pandas, in particolare quando si collegano a database SQL e gestiscono grandi set di dati. (1 reviews) ## pandas python Reviews ### 1. Analisi e visualizzazione dei dati facili e adatte alla programmazione per progetti quotidiani **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Areeb A. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 22, 2026 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Mi ha aiutato molto con l'analisi e la visualizzazione dei dati. La sintassi è facile da usare e molto adatta alla programmazione, ed è anche semplice da implementare. Lo uso in quasi ogni progetto, quasi ogni giorno. È particolarmente facile da integrare quando si lavora con dati strutturati. **Cosa non Le piace di pandas python?** È una libreria pesante da implementare e richiede tempo. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas mi ha aiutato molto a comprendere i miei dati, oltre a visualizzarli e preelaborarli prima di utilizzarli in un modello di ML. ### 2. Manipolazione dei dati intuitiva e potente per ogni analista **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sergio P. | Analytical Consultant, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 09, 2025 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Quello che mi piace di più dei pandas è quanto rende intuitiva e potente la manipolazione dei dati. La sua struttura DataFrame sembra naturale da usare, quasi come gestire un foglio Excel ma con tutta la flessibilità di Python. Operazioni che richiederebbero dozzine di righe in Python puro—come pulire dataset, unire tabelle, filtrare, raggruppare o calcolare statistiche—possono essere fatte in una o due righe con pandas. Apprezzo anche quanto bene pandas si integri con l'intero ecosistema dei dati in Python, specialmente con NumPy, Matplotlib e scikit-learn. Questo flusso di lavoro senza soluzione di continuità rende pandas uno strumento essenziale per qualsiasi progetto di data science o analisi. **Cosa non Le piace di pandas python?** Una delle mie principali frustrazioni con pandas è che tende a diventare lento e a consumare molta memoria quando si gestiscono dataset molto grandi, poiché carica tutti i dati nella RAM. Alcune operazioni, come i compiti complessi di groupby o l'applicazione di funzioni Python personalizzate, possono essere significativamente più lente rispetto a quanto si potrebbe sperimentare con database ottimizzati o sistemi distribuiti. La curva di apprendimento può anche essere piuttosto ripida per i nuovi arrivati, data la vasta gamma di metodi, le varie opzioni di indicizzazione e le distinzioni tra Series e DataFrames. Inoltre, il debug delle operazioni concatenate è a volte complicato, e far funzionare pandas in modo efficiente con fonti di dati come database SQL o archiviazione cloud richiede spesso configurazioni aggiuntive. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas affronta la sfida di lavorare in modo efficiente con dati strutturati. Mi permette di pulire, trasformare, filtrare, unire e analizzare dataset molto più rapidamente e in modo più affidabile rispetto all'uso di Python grezzo o fogli di calcolo. Molti compiti che normalmente richiederebbero un database o diversi strumenti diversi possono essere realizzati interamente all'interno di pandas, semplificando il flusso di lavoro sia per l'analisi dei dati che per i progetti di machine learning. Nel mio lavoro accademico, nella ricerca e nei progetti personali, pandas ha reso molto più facile elaborare dati, esplorare modelli e preparare dataset per la modellazione con il minimo sforzo. La sua flessibilità e le sue funzionalità complete mi permettono di concentrarmi sull'estrazione di intuizioni piuttosto che rimanere impantanato nella manipolazione dei dati a basso livello. ### 3. Pandas rende i dati strutturati veloci, pratici e leggibili **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zharina F. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 12, 2026 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Abbiamo bisogno di pandas perché rende il lavoro con dati strutturati in Python pratico, veloce e leggibile. Senza pandas, la maggior parte delle attività sui dati nel mondo reale sarebbe lenta, soggetta a errori e richiederebbe molto più codice. **Cosa non Le piace di pandas python?** Ho bisogno di tempo e pratica per integrare **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Sviluppo ETL Lettura e pulizia dei dati ### 4. Potente Strumento di Analisi Dati per Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Luca P. | Chief Operations Officer DEQUA Studio | Formerly CTO in MarTech, Marketing e pubblicità, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 04, 2025 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas è una libreria Python open-source matura per la manipolazione e l'analisi dei dati. I suoi componenti principali, `DataFrame` e `Series`, forniscono astrazioni robuste per gestire dati strutturati e etichettati. Ecco cosa spicca dal punto di vista di uno sviluppatore: ✅ Strutture Dati Espressive • `DataFrame`: Struttura dati tabellare bidimensionale, a dimensione variabile, eterogenea con assi etichettati (righe e colonne). • `Series`: Array etichettato unidimensionale, in grado di contenere qualsiasi tipo di dato. ✅ Supporto I/O Completo • Funzioni native per leggere/scrivere CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 e altro. Metodi come `read_csv()`, `to_excel()`, e `read_sql()` semplificano l'integrazione con fonti di dati esterne. ✅ Manipolazione Dati Efficiente • Indicizzazione, slicing e suddivisione potenti utilizzando selettori intuitivi basati su etichette o su interi. • Operazioni vettorializzate costruite su NumPy consentono calcoli rapidi ed efficienti in termini di memoria su grandi set di dati. • Supporto integrato per la gestione dei dati mancanti (`NaN`, `NA`, `NaT`) senza interrompere i flussi di lavoro. ✅ Raggruppamento e Aggregazione Avanzati • Operazioni `groupby` flessibili per flussi di lavoro split-apply-combine, supportando aggregazioni e trasformazioni complesse. ✅ Serie Temporali e Dati Categoriali • Tipi e metodi specializzati per serie temporali (ad es., `Timestamp`, `Period`, campionamento) e dati categoriali, migliorando sia le prestazioni che l'uso della memoria. ✅ Interoperabilità • Integrazione senza soluzione di continuità con lo stack dati Python più ampio: NumPy per operazioni numeriche, Matplotlib e Seaborn per la visualizzazione, e scikit-learn per pipeline di machine learning. ✅ Rimodellamento, Unione e Pivot • Funzioni come `pivot_table`, `melt`, `merge`, e `concat` consentono un rimodellamento e unione dei dati flessibili. ✅ Documentazione Estesa e Comunità • Grande comunità attiva e documentazione estesa, con una ricchezza di tutorial ed esempi per la maggior parte dei casi d'uso. **Cosa non Le piace di pandas python?** Pandas è ottimizzato per operazioni in memoria e esecuzione a singolo thread. Gestire dataset molto grandi (che non entrano nella RAM) o sfruttare CPU multi-core richiede strumenti o librerie esterne (ad esempio, Dask, cuDF). **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas è diventato lo standard de facto per la manipolazione di dati strutturati in Python. In pratica, ha permesso: • Prototipazione rapida ed esplorazione di dataset tabulari, sostituendo la gestione manuale dei dati con codice conciso e leggibile. • Pulizia, trasformazione e ingegneria delle caratteristiche dei dati efficienti per flussi di lavoro di analisi e machine learning. • Integrazione affidabile con una varietà di fonti e formati di dati, riducendo l'attrito quando si passa tra le diverse fasi di una pipeline di dati. • Collaborazione semplificata tra sviluppatori, analisti e data scientist, grazie a un'API coerente ed espressiva. Per qualsiasi sviluppatore Python che lavora con dati strutturati o semi-strutturati, pandas è una parte essenziale del toolkit—adatto a tutto, dall'ispezione rapida dei dati alla costruzione di pipeline ETL robuste. ### 5. Python per l'analisi dei dati usando Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chiradeep B. | Senior Software Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 16, 2025 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Creata visualizzazione e report utilizzando ampie librerie Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. **Cosa non Le piace di pandas python?** Niente di particolare, tutto secondo le mie aspettative. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Utilizzato per l'analisi dei dati per più livelli di set di dati ### 6. Revisione di Panda python come utente e integrazione **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shaik Aleem Ur R. | Silicon Engineer 2, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 31, 2024 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Usabilità e rappresentazione grafica di vari set di dati **Cosa non Le piace di pandas python?** Non c'è molto da non apprezzare, sta ancora sviluppandosi sperando di maturare abbastanza per diventare il migliore. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione dei log e visualizzazione dei grafici utilizzando matplotlib o pandas ### 7. Eccellente libreria Python per la manipolazione dei dati **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** ROSHAN S. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 11, 2024 **Cosa Le piace di più di pandas python?** È facile da capire. È perfetto per la manipolazione di dati di piccole dimensioni. **Cosa non Le piace di pandas python?** Tende ad essere più lento man mano che la dimensione dei dati aumenta. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Sto usando pandas per manipolare dati tabulari. Rende più facile visualizzare i dati tabulari e manipolarli come meglio credi. Sto eseguendo trasformazioni di dati usando pandas in alcuni dei miei progetti ETL. ### 8. Buona libreria di elaborazione dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kush R. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 16, 2024 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Ha molteplici funzioni per l'elaborazione dei dataset **Cosa non Le piace di pandas python?** La sintassi continua a cambiare con gli aggiornamenti, quindi a volte causa un po' di confusione. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Lo uso nella mia analisi quotidiana dei dati e nei progetti. ### 9. Pandas python: elaborazione dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nikhil A. | Software product analyst , Tecnologia dell'informazione e servizi, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 22, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas Python è una libreria molto potente in Python. Pandas ha incredibili funzionalità come l'analisi dei dati per file come file CSV, file Excel, file JSON, file dollar, file .text ecc. Convertirà tutti i tipi di file in un dataframe e puoi facilmente eseguire operazioni su questo dataframe. **Cosa non Le piace di pandas python?** Sto usando pandas da un anno e non ho alcuna avversione per pandas perché è una libreria molto potente. Ma voglio dire che pandas visualizza i dati solo in un dataframe; se vogliamo visualizzare i dati, dobbiamo usare un'altra libreria per questo, ma a parte questo, pandas è una libreria davvero eccezionale. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Nella mia azienda userò Python Pandas per elaborare i file grezzi come CSV, dollaro, Excel, .text, json ecc. e da questo file pulirò i dati, rimuoverò i dati non necessari e creerò un altro file dal file grezzo ed è molto facile e mi fa risparmiare tempo grazie all'uso di Pandas in Python. ### 10. Pandas di Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ospedali e assistenza sanitaria | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 12, 2024 **Cosa Le piace di più di pandas python?** - Facilità d'uso - Facilità di implementazione - Facilità di integrazione - Versatilità - Libreria aggiornata **Cosa non Le piace di pandas python?** Non ci sono antipatie che mi vengono in mente. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** - Manipolazione dei dati - Creazione dei dati - ETL ### 11. Pandas Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** BANDA M. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 13, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** I DataFrame in Pandas sono utili per gestire e analizzare i dati in modo molto efficiente. Inoltre, Pandas fornisce metodi integrati per filtrare e ordinare i dati, gestire i dati mancanti. Pandas consente/supporta la lettura dei dati da file Excel, CSV ecc., il che è un altro vantaggio. **Cosa non Le piace di pandas python?** Pandas ha pochi punti deboli. Quando vengono forniti grandi set di dati come input, Pandas incontra problemi di prestazioni poiché interagire su grandi DataFrame ed eseguire operazioni su di essi richiede tempo. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas offre strumenti potenti per l'analisi dei dati strutturati. I dataset di Pandas consentono l'integrazione di diversi dataset strutturati/formattati, il che ci permette di unire, fondere e concatenare i dataset. Pandas può essere integrato con Matplotlib e altri strumenti di visualizzazione dei dati. ### 12. Pulizia resa facile con Pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aakash T. | Senior Data Analyst, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 04, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** I panda in Python hanno la capacità di gestire e manipolare grandi set di dati con facilità. Forniscono un ricco insieme di funzioni e metodi che rendono la pulizia, la trasformazione e l'analisi dei dati efficienti e intuitive. **Cosa non Le piace di pandas python?** I panda lavorano lentamente con set di dati molto grandi, i data frame di panda sono mutabili, il che significa che possono essere modificati in qualsiasi momento, questo può essere vantaggioso ma può essere confuso o non funzionare bene se non gestito correttamente. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas semplifica il processo di pulizia, trasformazione e analisi dei dati tabulari e delle serie temporali. Fornisce strutture dati intuitive, come i DataFrame, e funzioni potenti per operazioni come il filtraggio, l'aggregazione e l'unione, rendendo i compiti di manipolazione dei dati più accessibili ed efficienti. La mia azienda lavora con dataset con molte colonne nulle o vuote e Pandas funziona al meglio per pulirli. ### 13. Potente libreria per l'analisi dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 05, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas è ampiamente utilizzato per la manipolazione e l'analisi dei dati. Possiamo leggere file di dataset come CSV, Excel e processare quei file. Pandas ha strutture di dati tabulari come dataframes e series. Ha più funzioni per la manipolazione dei dati. I record vuoti sono gestiti correttamente. **Cosa non Le piace di pandas python?** Pandas consuma più memoria quando lavora con set di dati più grandi. Ecco perché ci sono limitazioni di prestazioni. Dipende da librerie esterne. Il supporto e le prestazioni dovrebbero essere migliorati. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas è utilizzato nel progetto per l'elaborazione di file Excel per la convalida. Trovare i record mancanti è stato fatto facilmente. Utilizzato per ottenere i record duplicati. Soddisfatti tutti i requisiti aziendali. ### 14. Struttura i tuoi dati con pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** PREM R. | Data Scientist, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas può strutturare i nostri dati con una varietà di estensioni come il supporto per html, xlsx, CSV ecc. Con pandas, possiamo anche manipolare i nostri dati e analizzarli. **Cosa non Le piace di pandas python?** Pandas deve lavorare sul loro centro di supporto perché alcuni problemi non sono risolti in nessun altro strumento, come l'errore os di pandas. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Fornisci una vista strutturata con analisi in modo da poter visualizzare la media, la moda dei nostri dati e lavorare con dati su larga scala. ### 15. Pandas un prodotto non al pieno potenziale **Rating:** 1.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Consulenza | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 04, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** - molto flessibile -un sacco di supporto (comunità, chat, tutorial, corsi,...) -una grande comunità a supporto dello sviluppo della libreria -enorme quantità di progetti, aziende e persone che lo utilizzano **Cosa non Le piace di pandas python?** -sintassi molto complessa, non necessaria -molto lento, grande mancanza di prestazioni -grandi problemi quando si utilizzano dataframes che non si adattano alla memoria -le nuove versioni non garantiscono che il codice sviluppato con le versioni precedenti funzioni correttamente **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Lo uso per: - gestione dei dati - analisi - processi ETL e ELT ### 16. Pandas Python per la manipolazione dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ruchi S. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 14, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas ti offre uno strumento facile da usare per filtrare, rimodellare, modificare e trasformare i tuoi dati; puoi aggiungere/eliminare e creare righe e colonne, proprio come in Excel, e supporta diversi tipi di dati. Richiede meno codice. **Cosa non Le piace di pandas python?** I panda hanno una curva di apprendimento molto ripida e diventano molto complessi. Man mano che avanzi e approfondisci, diventa più difficile capire come funziona questa libreria, e anche la documentazione è scarsa. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pulizia dei dati, manipolazione, imputazione, ristrutturazione e trasformazione. Pandas ha aiutato a pulire e trasformare i dati con meno codice e ha eseguito tutte le operazioni su dati estesi più velocemente. ### 17. Pandas l'alleato con i dati in Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Erik C. | Innovation Engineer, Automazione industriale, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 22, 2022 **Cosa Le piace di più di pandas python?** La cosa migliore dei pandas è la compatibilità con i set di dati che puoi manipolare come file excel, csv, json, puoi anche gestire liste o dataframe sqlalchemy, è molto importante questa parte dei dati con pandas se vuoi inviarli per richiamarli altrove, ad esempio una pagina web. **Cosa non Le piace di pandas python?** Gli schemi finali, è difficile capirli perché se converti ad esempio un dataframe di sqlalchemy che ha già uno schema definito, pandas lo ignora completamente e mette tutto in uno, devi definirlo tu stesso e questo è un compito tedioso ma non impossibile. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas python mi aiuta a manipolare i dati in modo più semplice e a unire diversi dataframe in uno, dove cerco relazioni tra le tabelle, dove l'utente può richiedere tramite un modulo web i dati che richiedono con una relazione coerente, e trasportarli di nuovo sul web per la loro comodità. ### 18. Pandas è un salvavita **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Trovo che pandas sia il migliore in assoluto per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Con così tante funzioni e metodi, pandas permette di elaborare e analizzare i dati secondo le nostre esigenze. La mia parte preferita è usare groupby con la funzione lambda per ottenere un'analisi dettagliata. **Cosa non Le piace di pandas python?** È difficile non apprezzare pandas quando lo usi in ogni tuo progetto e lavoro sui dati. Tuttavia, pandas non supporta l'elaborazione parallela quanto pyspark. Questo è un lato negativo, ma è comunque più che vantaggioso. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas sta risolvendo il problema di scrivere codici SQL complessi. Permette di elaborare i dati in modo interattivo e immediato. Pandas rende l'analisi dei dati molto più semplice rispetto a quella con i codici SQL. ### 19. Pandas è una libreria eccellente per lavorare con i dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nathan P. | Machine Learning Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 20, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas è un ottimo modo per lavorare con dati tabulari. Apprezzo molto le implementazioni in C++ che permettono una manipolazione performante dei dati in Python. Ci sono anche eccellenti modi per visualizzare i dati. **Cosa non Le piace di pandas python?** Trovo alcuni dei concetti di indicizzazione molto confusi. I modi di usare .loc, [colname] sono ridondanti e danno avvertimenti in alcune implementazioni. Vorrei che fosse più semplice. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas mi permette di caricare, manipolare, modificare, aggregare, salvare e tracciare rapidamente i miei dati. Mi rende più produttivo ed efficiente. Sono in grado di esplorare più rapidamente nuovi set di dati. ### 20. Pandas fantastico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dharvi J. | Tech intern, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Utilizzando Pandas possiamo facilmente manipolare i dati come ordinare, strutturare, unire i dati, ecc. Leggere qualsiasi file come csv o altri, in quel caso Pandas è meglio che usare le funzionalità dei file. **Cosa non Le piace di pandas python?** Hai molti dati in quel momento, non visibili correttamente, usa alcune funzioni e pandas non ha troppi grafici di visualizzazione, quindi usa un'altra libreria e non usarlo per dati non strutturati. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Dove gestisci i file e recuperi i dati e fai qualche modifica, quindi usiamo il ciclo e tutto, quindi è dispendioso in termini di tempo e la complessità dello spazio arriva in quel momento, usa pandas, è vantaggioso. ### 21. Grande funzionalità **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Consulenza manageriale | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 21, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Molto utile per qualsiasi tipo di pipeline di data science/machine learning. Le funzioni vettorializzate rendono molto facile l'editing delle tabelle e funziona bene con tutti i tipi di dati tabulari (csv, txt, ecc.). **Cosa non Le piace di pandas python?** Può avere una curva di apprendimento molto ripida, il che significa che i nuovi utenti hanno difficoltà ad accedere all'intera gamma di funzionalità offerte. Può anche essere difficile capire esattamente cosa sta succedendo quando si raggruppa/filtra. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas mi aiuta a risolvere il problema di leggere dati tabulari da diversi tipi di file e trasformarli in una forma che i modelli di machine learning possono utilizzare. Mi avvantaggia permettendomi di trasformare e caricare rapidamente i dataset per il ML. ### 22. È un'esperienza molto bella lavorare con pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Harsh T. | intern, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas è il miglior framework Python che probabilmente utilizzo prima del processo di Machine Learning per la pulizia dei dati e la panoramica dei dati, dove gestiamo i valori nulli, trattiamo gli outlier e creiamo i dati in modo appropriato. **Cosa non Le piace di pandas python?** Non mi dispiacciono i panda perché sarà facile per noi quando facciamo il preprocessing dei dati, e usiamo alcune funzioni integrate di pandas, rendendo facile scrivere codice senza alcuna logica manuale. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Python è un linguaggio di programmazione semplice in cui il programmatore può scrivere codice con poche righe di codice. Per scopi aziendali, possiamo completare il nostro progetto in un periodo significativamente più breve. ### 23. Panda in Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rohan F. | Senior Business Intelligence Analyst, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 09, 2022 **Cosa Le piace di più di pandas python?** È molto flessibile nella gestione di grandi quantità di dati e offre un grande aiuto all'Analista/Data Scientist per eseguire le operazioni di base quotidiane che sono per lo più utilizzate nel settore. **Cosa non Le piace di pandas python?** La documentazione è buona per una comprensione di base, ma se hai bisogno di approfondire, la documentazione non è così eccezionale o facile da trovare. Inoltre, per dimensioni più elevate, pandas non sarà la scelta giusta e l'analista/scienziato dei dati dovrà utilizzare altre librerie. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas gestisce molto bene grandi quantità di dati ed è anche straordinario nella personalizzazione dei dati manipolandoli di conseguenza. Lo stesso può essere ottenuto in SQL dove possiamo preprocessare i dati, ma non sarà una soluzione ottimale dato che pandas lo gestisce molto bene e velocemente. ### 24. Eccellente biblioteca per l'analisi dei dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ISAIAS G. | Pentester, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 30, 2022 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Quello che mi piace di più del framework di pandas per python è la facilità d'uso e la sua eccellente documentazione. Attualmente, essendo pandas un'estensione di numpy, ha una delle migliori documentazioni possibili. **Cosa non Le piace di pandas python?** Anche avendo una buona documentazione, il problema principale che ha Python (e quindi anche Pandas) è che devono migliorare l'efficienza di calcolo. A volte può essere un po' lento. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Il maggiore beneficio che offre pandas è la grande quantità di risorse già sviluppate. In questo modo, si riduce il tempo necessario per creare soluzioni che dobbiamo sviluppare. ### 25. La migliore libreria Python per rappresentare i dati! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Yash R. | Software Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 08, 2022 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas offre molte funzionalità predefinite per modificare e manipolare i dati, ed è una delle librerie più utilizzate nel campo della data science. Pandas è facile da installare grazie a pip (il gestore di pacchetti di Python). **Cosa non Le piace di pandas python?** Pandas è davvero una grande libreria, ma c'è una curva di apprendimento che è un problema davvero grande per i principianti. Inoltre, la documentazione non è ben scritta, quindi è difficile fare riferimento e lavorare con la documentazione ufficiale. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** stiamo cercando una libreria costruita su Python da utilizzare in uno dei progetti di data science, pandas è una grande libreria quando si tratta di installazione, facilità d'uso, funzionalità predefinite e manipolazione dei dati! ### 26. Elaborazione dei dati resa facile! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Bancario | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** May 30, 2022 **Cosa Le piace di più di pandas python?** La superiorità si manifesta nel modo di usare pandas - facile da usare. Fornisce un'ampia flessibilità all'utente per usarlo come desidera. Il supporto è forte e ampio. **Cosa non Le piace di pandas python?** Quando si tratta di antipatia, all'inizio è confuso. Un principiante ha bisogno di guida quando vuole iniziare a usare pandas. Ci sono un'ampia quantità di risorse che di per sé rendono la cosa confusa. Tuttavia, si può facilmente imparare investendo tempo e sporcandosi le mani (codificando). **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Consigliato al cento per cento. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Una volta che un programmatore si è abituato, pandas può essere utilizzato ovunque per gestire/manipolare i dati. Rende tutto molto semplice grazie all'uso di data frame e serie per lo sviluppo di applicazioni. ### 27. Pandas è un modulo basato su Python utilizzato per l'importazione, l'elaborazione, la manipolazione e l'analisi dei dati. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jai Chand P. | Postdoctoral Research Associate, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 07, 2022 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Il framework Pandas offre una varietà di opzioni per importare dati con una funzione molto semplice. Pandas ha varie piccole funzioni con modifiche minime che possono essere utilizzate per manipolare i dati. **Cosa non Le piace di pandas python?** Pandas dovrebbe includere alcuni buoni strumenti di visualizzazione. Come nel pacchetto seaborn, anche la libreria pandas può essere aggiornata e può includere opzioni per grafici colorati e altri diagrammi. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Al giorno d'oggi sto lavorando su algoritmi di deep learning. Sto cercando di sviluppare pipeline per la previsione di biomarcatori del cancro utilizzando il deep learning. Quindi l'analisi dei dati ad alto rendimento richiede pandas. Pandas può gestire grandi matrici e manipolarle facilmente. ### 28. recensione di pandas python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT J. | Data Scientist L3, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 10, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Per leggere file CSV o Excel, generalmente uso la libreria pandas in Python ogni volta. Inoltre, a volte la preferisco per la visualizzazione. Una volta letto un file CSV in Python, con l'aiuto del dataframe di pandas, eseguire un'analisi statistica è molto facile, ci sono molte funzioni integrate disponibili da usare. Una singola riga di programma può aiutarti. **Cosa non Le piace di pandas python?** Poiché è facile da usare, quasi tutte le funzioni sono utili. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Consiglierò a tutti di usare la libreria pandas. È una libreria utile. A volte, possiamo usarla anche su larga scala. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Principalmente lo uso per leggere file csv o excel con una singola riga di comando. Quindi, una volta letto il dataframe, sono disponibili molte funzioni integrate per diversi tipi di lavoro come l'analisi statistica e la visualizzazione. ### 29. Primo strumento per l'ingegnere dei dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ospedali e assistenza sanitaria | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 29, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** C'è un metodo per tutto e un modo ancora più efficiente per fare ciò che già fai in Python! Questo non è solo aggiungere funzionalità, ma migliorare le funzionalità che hai già. **Cosa non Le piace di pandas python?** Niente! Amo davvero Pandas, lo uso ogni giorno da un anno ormai, e tutto è così facile da allora, e il mio codice è migliorato così tanto in efficienza che come potrei non amare Pandas? **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** vedi quali metodi sono più efficienti per quello che stai facendo, python e pandas hanno molti modi per raggiungere gli stessi obiettivi, ma alcuni sono molto più efficienti di altri **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** migrare informazioni da file e database a un data warehouse, come strumento di centralizzazione funziona alla grande e se conosci pandas sai come usare spark dataframes e dask ### 30. l'uso del pacchetto panda per la scienza dei dati è la migliore esperienza per me **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mahesh S. | Senior Embedded Firmware Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 10, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Mi piace di più l'integrazione di numpy e ipython, che è molto utile per qualsiasi applicazione. Mi piacciono i pacchetti PANDA, che sono utili per l'elaborazione di dati multipli e applicazioni di machine learning. Anche Julia e scipy mi piacciono. Il data frame è essenziale per la manipolazione dei dati e facile da collegare con SQL. Fornisce lo stesso output in meno righe di codice rispetto a C++ e C. **Cosa non Le piace di pandas python?** Gli studenti non possono usarlo in modo efficiente perché il passaggio a panda dal python standard è molto difficile. Una documentazione meno efficace rende difficile comprendere le funzionalità della libreria rispetto ad altri pacchetti. Non essenziale per applicazioni embedded basate su IoT. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Gli utenti possono ottenere più output scrivendo meno codice. Ha caratteristiche sorprendenti del set per il campo della scienza dei dati poiché gestisce una grande quantità di dati, quindi è vantaggioso per le organizzazioni. Può essere utile per applicazioni personalizzate. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Ha risolto il mio problema di tempistica nello sviluppo del codice poiché fornisce potenti pacchetti di librerie. Ha risolto le mie abilità di rappresentazione dei dati. Risolve il problema di produttività del mio team perché è stato sviluppato per la piattaforma Python. ### 31. Migliore libreria Python per dati tabulari **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 25, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** La cosa che mi piace di più dei Pandas è come possono facilmente rappresentare i tuoi dati. Usando solo due righe di codice, puoi importare i tuoi dati. Un'altra cosa è che gestisce facilmente dati pesanti. Fornisce anche una funzione di visualizzazione dei dati che mi aiuta a visualizzare i miei dati. Offre un gran numero di funzioni per fare manipolazioni sui dati. Per me, è la migliore libreria per i dati tabulari. **Cosa non Le piace di pandas python?** Una cosa che non direi mi piace è che alcune funzioni in pandas hanno una sintassi molto complessa. Non riesco a ricordarla. Quindi, a volte devo controllare la documentazione di Pandas per usarla. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Lo consiglio a quelle persone che vogliono imparare l'analisi dei dati usando Python. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Pandas per la manipolazione dei dati CSV e per estrarre informazioni da essi. Sto anche usando Pandas per la visualizzazione. ### 32. La libreria più utilizzata per gestire dati simili a tabelle in Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 30, 2018 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas è la libreria più comune in Python quando si deve gestire dati simili a tabelle. Questo fa di pandas una libreria con molto aiuto disponibile sul web. Mi piace il modo di importare dati in pandas da formati di testo, fogli di calcolo, csv, tsv, ecc. Mi piace anche il modo di selezionare righe e colonne e di operare con esse. Anche se all'inizio è un po' confuso, una volta che ci si abitua al modo di gestire i dati con i DataFrame di pandas, è abbastanza facile giocare con i dati. **Cosa non Le piace di pandas python?** Se non sei attento nella gestione dei dati con pandas, le strutture interne di pandas possono utilizzare una grande quantità di memoria. Questo perché pandas utilizza, di default, il tipo object, che richiede molta memoria. Per risolvere questo problema, devi convertire i tipi numerici in tipi int. In questo modo, puoi ridurre lo spazio di oltre il 50%. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Consiglio di leggere i tutorial su come ridurre l'uso della memoria con pandas. Consiglio anche di vedere diversi tutorial su come gestire righe e colonne. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Uso pandas per importare dati da altre fonti come fogli di calcolo o file csv. Poi, posso operare con quei dati e trovare schemi tra i dati. Pandas mi permette di eseguire diverse operazioni con pochissime istruzioni. Inoltre, alcune librerie scientifiche richiedono di usare come input i DataFrame di pandas. Quindi, devo convertire i miei dati in DataFrame di pandas per poter utilizzare tali librerie. ### 33. Eccellente ed essenziale framework per analisti e scienziati dei dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 04, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Al cuore della libreria Pandas c'è il data frame, che rende l'uso del framework Pandas interoperabile da un punto di vista di sviluppo delle competenze. Non solo l'apprendimento dei metodi in Pandas sarà prezioso all'interno di Python, ma puoi trasferire rapidamente la tua conoscenza del framework a R o persino a Spark (per applicazioni di big data). Inoltre, il framework stesso implementato in Python è utile per l'analisi dei dati, fornendo numerose funzioni di supporto sull'oggetto data frame, che includono metodi di aggregazione, metodi di calcolo statistico standard e funzionalità pratiche di join/merge e subsetting che tutti gli analisti di dati probabilmente utilizzeranno. Inoltre, è costruito sopra Numpy per un facile trasferimento tra quei tipi per lavori più pesanti/effettivi o persino per spingerlo a un livello di astrazione più alto per lavori di data-viz/comunicazioni/analisi. **Cosa non Le piace di pandas python?** Non c'è molto da non apprezzare, tranne forse la memoria e alcuni vincoli di tempo di esecuzione. Aggiungendo molta 'struttura extra' sopra l'array NumPy, il data frame non è il tipo di dato più efficiente, ma ciò che si ottiene vale le risorse extra necessarie per eseguirlo, anche se forse non su scala estrema (diverse decine di gigabyte o più di un paio di milioni di righe a seconda di quante colonne di dati sono incluse nel tuo frame). **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Se ti piace l'ambiente simile a un data frame, dovresti anche considerare l'uso di R se sei interessato ad applicazioni più orientate alla statistica e non hai tempo per implementare molti di quegli algoritmi su misura a mano, o Spark se hai bisogno di operare in casi d'uso su scala big data. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Pandas ci permette di costruire un oggetto 'foglio di calcolo' programmatico all'interno dell'ambiente data-stack di Python. Questo data frame ci consentirà di operare in modo efficiente con 'tabelle di tipo misto' ogni giorno per quasi tutte le applicazioni di dominio nell'analisi dei dati/scienza dei dati. ### 34. Pandas per il pre-processamento dei dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** GouriS S. | Data Scientist, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 11, 2021 **Cosa Le piace di più di 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Python pandas per pre-elaborare i dati, derivare nuove caratteristiche, gestire i valori nulli e calcolare statistiche descrittive utilizzando la libreria pandas. ### 35. Il miglior strumento di manipolazione dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 21, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Importo sempre pandas prima. Perché modifico i dati con pandas prima di eseguire i miei modelli. Creo rapidamente tabelle e filtri. È essenziale per l'analisi del testo. ### 36. Manipolazione dei dati con pandas **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pablo S. | Data Science Fellow, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 28, 2019 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas rende facile manipolare i dati nei data frame. **Cosa non Le piace di pandas python?** A volte le opzioni e le funzionalità disponibili possono essere limitate. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Funziona alla grande con il notebook Jupiter **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Visualizzare le tendenze dei dati ed essere in grado di apportare modifiche e manipolazioni a grandi set di dati rapidamente. ### 37. La migliore libreria di sempre per leggere i file CSV e i fogli. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Diwakar B. | Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 01, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Non ho trovato un pacchetto migliore per leggere e scrivere file Excel e fogli e per eseguire facilmente tutti i tipi di operazioni sui file. ### 38. Migliore libreria Python per l'analisi dei dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neeraj J. | DevOps Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 29, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Se stai imparando la scienza dei dati o gestendo grandi insiemi di dati, impara pandas, renderà il tuo lavoro molto più facile. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Sto usando pandas per analizzare, pulire e modificare i dati per la mia organizzazione. ### 39. Un negozio unico per l'analisi dei dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaibhav C. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Implementazioni ottimizzate pronte per calcoli statistici di base come misure di tendenza centrale e quantili. **Cosa non Le piace di pandas python?** Anche se la biblioteca è eccellente, non è ancora sufficientemente ottimizzata per essere utilizzata su grandi quantità di dati. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Sto risolvendo l'analisi dei dati fondamentali per la creazione di report e la preparazione dei dati per la visualizzazione in un cruscotto. I benefici includono un rapido ritorno per molti casi d'uso come l'efficienza delle vendite e l'ottimizzazione dei processi. ### 40. recensione di pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Joao V. | trainee RPA, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 29, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** il modo in cui i panda lavorano con i dati e li organizzano **Cosa non Le piace di pandas python?** Non mi piace il modo in cui devi mettere lo script Python **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** organizza i miei tavoli e dati ### 41. Pacchetto standard di calcolo scientifico **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Immobiliare commerciale | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 14, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Rende facile lavorare con grandi set di dati. **Cosa non Le piace di pandas python?** Il pacchetto pandas è un ecosistema diverso rispetto al Python standard. Richiede un certo investimento per essere appreso e utilizzato appieno. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Stiamo lavorando con grandi set di dati e iterando rapidamente per vedere come cambiano i risultati quando le variabili vengono aggiornate. ### 42. Modo straordinario di strutturare i dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Eduardo Javier C. | C, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 14, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Ho trovato un modo semplice per gestire i miei dati, scrivendo solo poche righe di codice. **Cosa non Le piace di pandas python?** Non mi piace il modo in cui posso sviluppare grafici, dovrebbero essere più attraenti come quelli di seaborn. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Potrei lavorare con grandi database senza avere problemi di memoria e risorse su un computer con risorse di base. ### 43. Il meglio dei panda **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Sviluppo di programmi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 19, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Gestisce efficientemente grandi quantità di dati e rende i dati flessibili e personalizzabili. **Cosa non Le piace di pandas python?** Compatibilità scarsa con le matrici 3D e a volte l'uso di iloc e loc **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Molti di loro. pulizia dei dati, filtraggio dei dati ### 44. Panda **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Bancario | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Per eseguire operazioni matematiche A scopo di analisi **Cosa non Le piace di pandas python?** Mancanza di più funzioni integrate. Migliore documentazione in dettaglio. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Libreria facile da usare, ben aggiornata. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Calcoli Analisi dei dati Esportazione e importazione dei dati ### 45. Aggiungi dati grafici e statistici a qualsiasi programma Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Charles P. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 12, 2020 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** I set di dati e le funzioni multi-complesse necessitano di lavoro e di visuali chiare. La documentazione potrebbe offrire esempi più chiari con una funzione di aiuto migliorata. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Modellare dati statistici, panda ti dà un vantaggio sui concorrenti aggiungendo grafici e dettagli statistici ai metodi basati su formule. Questo è ottimo per lo sviluppo di giochi e qualsiasi funzione basata su scienza o matematica. La precisione degli algoritmi, l'analisi dei siti web o anche la modellazione dei dati possono essere visualizzati in dettagli a schema di diagramma con opzioni personalizzabili. ### 46. La sua facilità di integrazione con il resto delle mie applicazioni create in Python è molto pratica. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bpagadala P. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 29, 2020 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** È stata un'opzione molto utile quando voglio implementare opzioni di analisi dei dati statistici nei miei sviluppi in Python in un modo molto più semplice e preciso, il che mi consente di estendere il tipo in un modo molto più semplice e pratico di applicazioni che di solito sviluppo, permettendomi di espandere i miei servizi professionali a un altro livello. ### 47. Sicuramente una curva di apprendimento, ma ne vale la pena se c'è tempo **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chloe' H. | Graduate Research Assistant, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 13, 2020 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** È così facile eseguire simulazioni con pandas perché puoi facilmente eseguire più simulazioni contemporaneamente che aiutano davvero a risolvere quelle domande. ### 48. Potente pacchetto Python per l'analisi dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 28, 2020 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** Pandas Python è uno degli strumenti migliori, ma a volte richiede molto tempo per grandi set di dati. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Altamente raccomandato a chiunque debba lavorare sul dataset e analizzarlo. È il miglior strumento che conosco per la manipolazione e l'analisi dei dati. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Utilizzo pandas per analizzare vari set di dati e per fare analisi dei dati nel miglior modo possibile nella mia organizzazione per ottenere i risultati più ottimizzati. Uso anche matplotlib insieme a pandas per visualizzare i dati molto facilmente. ### 49. Strumento facile da usare per l'importazione e l'analisi dei dati **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mehmed Buğrahan D. | Machine Learning Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 06, 2020 **Cosa Le piace di più di pandas python?** 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. **Cosa non Le piace di pandas python?** 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'. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Consiglierei vivamente Pandas, soprattutto per gli utenti inesperti. Ha una pagina di documentazione eccellente ed è utilizzato da molte persone, il che significa che puoi trovare risposte alle tue numerose domande sulla libreria. Ma tieni presente che la sua mancanza di supporto per il multiprocessing lo rende più lento rispetto ad alcune altre librerie. **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Mi piace usare Pandas per visualizzare e analizzare il file prima di eseguire processi che richiedono molta memoria. Questo mi aiuta a ridurre il tempo aiutandomi a decidere cosa devo fare in anticipo. ### 50. La migliore libreria Python per creare Dataframe **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 20, 2020 **Cosa Le piace di più di pandas python?** Pandas di Python è utilizzato per generare dati strutturati da forme di dati non strutturati come i dati JSON. **Cosa non Le piace di pandas python?** La cosa più odiata è che in pandas i dati sono strutturati in modo lento. **Raccomandazioni per chi sta considerando pandas python:** Altamente consigliato ad altri di usare pandas **Quali problemi sta risolvendo pandas python e in che modo La sta aiutando?** Il problema di creare i grafici usando matplotlib o un'altra libreria Python è diventato più facile ## 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?qs=pros-and-cons§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-16+16%3A25%3A53+-0500&secure%5Bsession_id%5D=f8c887e1-b27a-4c7d-8362-4fa955374abf&secure%5Btoken%5D=567399af2405ebf1a10412076f8c17bb068fee4aaff909aa19a961f65cd20bfd&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)