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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Creata visualizzazione e report utilizzando ampie librerie Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente di particolare, tutto secondo le mie aspettative. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Usabilità e rappresentazione grafica di vari set di dati Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è molto da non apprezzare, sta ancora sviluppandosi sperando di maturare abbastanza per diventare il migliore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È facile da capire. È perfetto per la manipolazione di dati di piccole dimensioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Tende ad essere più lento man mano che la dimensione dei dati aumenta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ha molteplici funzioni per l'elaborazione dei dataset Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sintassi continua a cambiare con gli aggiornamenti, quindi a volte causa un po' di confusione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Facilità d'uso

- Facilità di implementazione

- Facilità di integrazione

- Versatilità

- Libreria aggiornata Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ci sono antipatie che mi vengono in mente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.