# pandas python Reviews **Vendor:** pandas python **Category:** [Bibliotecas de Componentes de Software](https://www.g2.com/pt/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 98 ## About pandas python Pandas é uma poderosa e flexível biblioteca de código aberto em Python, projetada para análise e manipulação de dados. Ela fornece estruturas de dados rápidas, eficientes e intuitivas, como DataFrame e Series, que simplificam o manuseio de dados estruturados (tabulares, multidimensionais, potencialmente heterogêneos) e séries temporais. Pandas visa ser o bloco de construção fundamental de alto nível para análise de dados prática e do mundo real em Python, oferecendo uma ampla gama de funcionalidades para agilizar as tarefas de processamento de dados. Características e Funcionalidades Principais: - Tratamento de Dados Ausentes: Pandas oferece fácil tratamento de dados ausentes, representados como `NaN`, `NA` ou `NaT`, tanto em dados de ponto flutuante quanto em dados não de ponto flutuante. - Mutabilidade de Tamanho: Colunas podem ser inseridas e deletadas de DataFrame e objetos de dimensões superiores, permitindo manipulação dinâmica de dados. - Alinhamento de Dados: O alinhamento automático e explícito de dados garante que os objetos possam ser alinhados a um conjunto de rótulos, facilitando cálculos precisos. - Operações de Agrupamento: Funcionalidade poderosa e flexível de agrupamento permite operações de dividir-aplicar-combinar em conjuntos de dados para agregação e transformação de dados. - Conversão de Dados: Simplifica a conversão de dados indexados de forma diferente em outras estruturas de dados Python e NumPy em objetos DataFrame. - Indexação e Subconjuntos: Fornece fatiamento inteligente baseado em rótulos, indexação avançada e criação de subconjuntos de grandes conjuntos de dados. - Mesclagem e Junção: Facilita a mesclagem e junção intuitiva de conjuntos de dados. - Remodelagem e Pivotagem: Oferece remodelagem e pivotagem flexíveis de conjuntos de dados. - Rotulagem Hierárquica: Suporta rotulagem hierárquica de eixos, permitindo múltiplos rótulos por marcação. - Ferramentas de I/O Robustas: Inclui ferramentas robustas para carregar dados de arquivos planos (CSV e delimitados), arquivos Excel, bancos de dados, e salvar/carregar dados do formato ultrarrápido HDF5. - Funcionalidade de Séries Temporais: Fornece funcionalidade específica para séries temporais, incluindo geração de intervalos de datas, conversão de frequência, estatísticas de janela móvel, e deslocamento e atraso de datas. Valor Principal e Soluções para Usuários: Pandas aborda os desafios da análise de dados oferecendo um conjunto abrangente de ferramentas que simplificam o processo de manipulação, limpeza e análise de dados. Suas estruturas de dados e funções intuitivas permitem que os usuários realizem operações complexas com código mínimo, aumentando a produtividade e permitindo o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados. Ao fornecer integração perfeita com outras bibliotecas e ferramentas Python, Pandas serve como uma pedra angular para fluxos de trabalho de ciência de dados, capacitando os usuários a extrair insights e tomar decisões baseadas em dados de forma eficaz. ## pandas python Pros & Cons **What users like:** - Os usuários apreciam as capacidades de **gestão de dados intuitiva** do pandas, melhorando suas experiências de análise e visualização de dados. (2 reviews) - Os usuários acham a **facilidade de uso** do pandas inestimável para análise e visualização de dados eficientes em seus projetos. (2 reviews) - Os usuários elogiam as **integrações fáceis** do pandas com o ecossistema Python, melhorando significativamente seu fluxo de trabalho de análise de dados. (2 reviews) - Os usuários acham que o pandas Python melhora a **eficiência de codificação** , tornando as tarefas de análise e visualização de dados mais fáceis e rápidas de implementar. (1 reviews) - Os usuários valorizam a **qualidade do design** dos pandas por sua usabilidade eficaz e capacidades de representação gráfica de dados. (1 reviews) - Os usuários apreciam a **manipulação de dados intuitiva e poderosa** do pandas, permitindo operações eficientes em apenas algumas linhas. (1 reviews) - Recursos (1 reviews) - Facilidade de Instalação (1 reviews) - Integrações (1 reviews) - Economia de tempo (1 reviews) **What users dislike:** - Os usuários relatam **problemas de desempenho** com pandas, particularmente ao lidar com grandes conjuntos de dados, levando a operações lentas e que consomem muita memória. (2 reviews) - Os usuários acham a **instalação complexa** do pandas python demorada e desafiadora de implementar efetivamente. (1 reviews) - Os usuários encontram **dificuldade em lidar com grandes conjuntos de dados** e a curva de aprendizado acentuada com pandas bastante desafiadora. (1 reviews) - Os usuários enfrentam **problemas de integração** com pandas, especialmente ao conectar a fontes de dados externas como SQL ou armazenamento em nuvem. (1 reviews) ## pandas python Reviews ### 1. Análise e Visualização de Dados Fácil e Amigável para Projetos do Dia a Dia **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Areeb A. | Data Scientist, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** February 22, 2026 **O que você mais gosta em pandas python?** Isso me ajudou muito com análise e visualização de dados. A sintaxe é fácil de usar e muito amigável para codificação, e também é simples de implementar. Eu uso em quase todos os projetos, quase todos os dias. É especialmente fácil de integrar ao trabalhar com dados estruturados. **O que você não gosta em pandas python?** É uma biblioteca pesada para implementar, e leva tempo. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas ajudou muito a entender meus dados, assim como a visualizá-los e pré-processá-los antes de usá-los em um modelo de ML. ### 2. Manipulação de Dados Intuitiva e Poderosa para Todo Analista **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sergio P. | Analytical Consultant, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** December 09, 2025 **O que você mais gosta em pandas python?** O que eu mais gosto no pandas é o quão intuitivo e poderoso ele torna a manipulação de dados. Sua estrutura de DataFrame parece natural de se trabalhar, quase como lidar com uma planilha do Excel, mas com toda a flexibilidade do Python. Operações que levariam dezenas de linhas em Python puro—como limpar conjuntos de dados, mesclar tabelas, filtrar, agrupar ou calcular estatísticas—podem ser feitas em apenas uma ou duas linhas com pandas. Também aprecio como o pandas se integra bem com todo o ecossistema de dados do Python, especialmente NumPy, Matplotlib e scikit-learn. Este fluxo de trabalho contínuo torna o pandas uma ferramenta essencial para qualquer projeto de ciência de dados ou análise. **O que você não gosta em pandas python?** Uma das minhas principais frustrações com o pandas é que ele tende a ficar lento e consumir muita memória ao lidar com conjuntos de dados muito grandes, pois carrega todos os dados na RAM. Certas operações, como tarefas complexas de groupby ou a aplicação de funções personalizadas em Python, podem ser significativamente mais lentas do que o que você poderia experimentar com bancos de dados otimizados ou sistemas distribuídos. A curva de aprendizado também pode ser bastante íngreme para iniciantes, dada a ampla gama de métodos, várias opções de indexação e as distinções entre Series e DataFrames. Além disso, depurar operações encadeadas às vezes é complicado, e fazer o pandas funcionar de forma eficiente com fontes de dados como bancos de dados SQL ou armazenamento em nuvem frequentemente requer configuração adicional. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas aborda o desafio de trabalhar de forma eficiente com dados estruturados. Ele me permite limpar, transformar, filtrar, mesclar e analisar conjuntos de dados muito mais rapidamente e de forma mais confiável do que se eu estivesse usando Python puro ou planilhas. Muitas tarefas que normalmente exigiriam um banco de dados ou várias ferramentas diferentes podem ser realizadas inteiramente dentro do pandas, simplificando o fluxo de trabalho tanto para análise de dados quanto para projetos de aprendizado de máquina. Em meu trabalho acadêmico, pesquisa e projetos pessoais, o pandas tornou muito mais fácil processar dados, explorar padrões e preparar conjuntos de dados para modelagem com esforço mínimo. Sua flexibilidade e recursos abrangentes me permitem concentrar em extrair insights em vez de ficar atolado em manipulação de dados de baixo nível. ### 3. Pandas torna os dados estruturados rápidos, práticos e legíveis **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zharina F. | Data Engineer, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** April 12, 2026 **O que você mais gosta em pandas python?** Precisamos do pandas porque ele torna o trabalho com dados estruturados em Python prático, rápido e legível. Sem o pandas, a maioria das tarefas de dados do mundo real seria lenta, sujeita a erros e muito mais pesada em termos de código. **O que você não gosta em pandas python?** Preciso de algum tempo e prática para integrar **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Desenvolvimento de ETL Ler e limpar dados ### 4. Potência de Análise de Dados para Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Luca P. | Chief Operations Officer DEQUA Studio | Formerly CTO in MarTech, Marketing e Publicidade, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** July 04, 2025 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas é uma biblioteca Python madura e de código aberto para manipulação e análise de dados. Seus componentes principais, `DataFrame` e `Series`, fornecem abstrações robustas para lidar com dados estruturados e rotulados. Aqui está o que se destaca da perspectiva de um desenvolvedor: ✅ Estruturas de Dados Expressivas • `DataFrame`: Estrutura de dados tabular bidimensional, de tamanho mutável e heterogênea, com eixos rotulados (linhas e colunas). • `Series`: Array unidimensional rotulado, capaz de conter qualquer tipo de dado. ✅ Suporte Abrangente de I/O • Funções nativas para leitura/escrita de CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 e mais. Métodos como `read_csv()`, `to_excel()` e `read_sql()` simplificam a integração com fontes de dados externas. ✅ Manipulação Eficiente de Dados • Indexação, fatiamento e subsetting poderosos usando seletores intuitivos baseados em rótulos ou inteiros. • Operações vetorizadas construídas sobre o NumPy permitem cálculos rápidos e eficientes em memória em grandes conjuntos de dados. • Suporte embutido para lidar com dados ausentes (`NaN`, `NA`, `NaT`) sem interromper os fluxos de trabalho. ✅ Agrupamento e Agregação Avançados • Operações flexíveis de `groupby` para fluxos de trabalho de dividir-aplicar-combinar, suportando agregações e transformações complexas. ✅ Séries Temporais e Dados Categóricos • Tipos e métodos especializados para séries temporais (por exemplo, `Timestamp`, `Period`, reamostragem) e dados categóricos, melhorando tanto o desempenho quanto o uso de memória. ✅ Interoperabilidade • Integração perfeita com o ecossistema de dados Python mais amplo: NumPy para operações numéricas, Matplotlib e Seaborn para visualização, e scikit-learn para pipelines de aprendizado de máquina. ✅ Remodelagem, Mesclagem e Pivot • Funções como `pivot_table`, `melt`, `merge` e `concat` permitem remodelagem e junção flexíveis de dados. ✅ Documentação Extensa e Comunidade • Grande e ativa comunidade e documentação extensa, com uma riqueza de tutoriais e exemplos para a maioria dos casos de uso. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas é otimizado para operações em memória e execução em um único thread. Manipular conjuntos de dados muito grandes (que não cabem na RAM) ou aproveitar CPUs multi-core requer ferramentas ou bibliotecas externas (por exemplo, Dask, cuDF). **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas tornou-se o padrão de fato para manipulação de dados estruturados em Python. Na prática, ele permitiu: • Prototipagem rápida e exploração de conjuntos de dados tabulares, substituindo a manipulação manual de dados por código conciso e legível. • Limpeza, transformação e engenharia de características de dados eficientes para fluxos de trabalho de análise e aprendizado de máquina. • Integração confiável com uma variedade de fontes e formatos de dados, reduzindo o atrito ao mover-se entre diferentes estágios de um pipeline de dados. • Colaboração simplificada entre desenvolvedores, analistas e cientistas de dados, graças a uma API consistente e expressiva. Para qualquer desenvolvedor Python que trabalhe com dados estruturados ou semi-estruturados, pandas é uma parte essencial do kit de ferramentas—bem adequado para tudo, desde inspeção rápida de dados até a construção de pipelines ETL robustos. ### 5. Python para análise de dados usando Pandas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chiradeep B. | Senior Software Engineer, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** September 16, 2025 **O que você mais gosta em pandas python?** Criei visualizações e relatórios usando extensas bibliotecas Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. **O que você não gosta em pandas python?** Nada disso, tudo de acordo com a minha expectativa. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Usado para análise de dados em várias camadas de conjuntos de dados ### 6. Revisando o Panda python como usuário e integração **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shaik Aleem Ur R. | Silicon Engineer 2, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** October 31, 2024 **O que você mais gosta em pandas python?** Usabilidade e representação gráfica de vários conjuntos de dados **O que você não gosta em pandas python?** Nada de mais para não gostar, ainda está se desenvolvendo na esperança de amadurecer o suficiente para ser o melhor. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pós-processamento de logs e visualização dos gráficos usando matplotlib ou pandas ### 7. Excelente biblioteca Python para manipulação de dados **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** ROSHAN S. | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** February 11, 2024 **O que você mais gosta em pandas python?** É fácil de entender. É perfeito para manipulação de dados de pequeno porte. **O que você não gosta em pandas python?** Tende a ser mais lento à medida que o tamanho dos dados aumenta. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estou usando pandas para manipular dados tabulares. Isso facilita a visualização dos dados tabulares e a manipulação conforme necessário. Estou realizando transformação de dados usando pandas em alguns dos meus projetos de ETL. ### 8. Boa biblioteca de processamento de dados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kush R. | Data Scientist, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** March 16, 2024 **O que você mais gosta em pandas python?** Ele tem múltiplas funções para o processamento de conjuntos de dados. **O que você não gosta em pandas python?** A sintaxe continua mudando com as atualizações, então isso causa alguma confusão às vezes. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu uso em minha análise de ciência de dados diária e projetos. ### 9. Pandas python: processamento de dados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nikhil A. | Software product analyst , Tecnologia da Informação e Serviços, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** September 22, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas python é uma biblioteca muito poderosa em python, Pandas tem recursos incríveis como análise de dados para arquivos como arquivo CSV, arquivo Excel, arquivo json, arquivo dollar, arquivo .text etc., ele converterá todos os tipos de arquivos em dataframe e você pode fazer operações facilmente neste dataframe. **O que você não gosta em pandas python?** Estou usando pandas há 1 ano e não tenho nenhuma aversão ao pandas porque é uma biblioteca muito poderosa. pandas apenas visualiza os dados em um dataframe, se quisermos visualizar os dados, precisamos usar outra biblioteca para isso, mas além disso, pandas é uma biblioteca muito boa. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Na minha empresa, usarei o Pandas do Python para processar os arquivos brutos como CSV, dólar, Excel, .text, json, etc., e a partir deste arquivo, estarei limpando os dados, removendo dados desnecessários e criando outro arquivo a partir do arquivo bruto, e isso é muito fácil e economiza meu tempo por causa do uso do Pandas no Python. ### 10. Python Pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Hospital e Cuidados de Saúde | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** February 12, 2024 **O que você mais gosta em pandas python?** - Facilidade de uso - Facilidade de implementação - Facilidade de integração - Versatilidade - Biblioteca atualizada **O que você não gosta em pandas python?** Não há desgostos que eu consiga pensar. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** - Manipulação de Dados - Criação de Dados - ETL ### 11. Pandas Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** BANDA M. | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** June 13, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** DataFrames no Pandas são úteis para lidar e analisar dados de forma muito eficiente. Além disso, o pandas fornece métodos embutidos para filtrar e classificar dados, lidar com dados ausentes. Pandas permite/suporta a leitura de dados de arquivos Excel, CSV, etc., o que é outra vantagem. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas tem algumas áreas fracas. Quando grandes conjuntos de dados são fornecidos como entradas, Pandas encontra problemas de desempenho, pois interagir com grandes DataFrames e realizar operações neles consome tempo. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas oferece ferramentas poderosas para análise de dados estruturados. Conjuntos de dados do Pandas permitem a integração de diferentes conjuntos de dados estruturados/formatados, o que nos permite unir, mesclar e concatenar conjuntos de dados. Pandas pode ser integrado com Matplotlib e outras ferramentas de visualização de dados. ### 12. Limpeza facilitada com Pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aakash T. | Senior Data Analyst, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** June 04, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas em Python têm a capacidade de lidar e manipular grandes conjuntos de dados com facilidade. Ele fornece um conjunto rico de funções e métodos que tornam a limpeza, transformação e análise de dados eficientes e intuitivas. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas funcionam lentamente para conjuntos de dados muito grandes, os data frames do pandas são mutáveis, o que significa que podem ser alterados a qualquer momento, isso pode ser vantajoso, mas pode ser confuso ou não funcionar bem se não forem manuseados adequadamente. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas simplifica o processo de limpeza, transformação e análise de dados tabulares e de séries temporais. Ele fornece estruturas de dados intuitivas, como DataFrames, e funções poderosas para operações como filtragem, agregação e junção, tornando as tarefas de manipulação de dados mais acessíveis e eficientes. Minha empresa trabalha com conjuntos de dados com muitas colunas nulas ou vazias e o Pandas funciona melhor para limpá-los. ### 13. Biblioteca poderosa para análise de dados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Software de Computador | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** September 05, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas é amplamente utilizado para manipulação e análise de dados. Podemos ler arquivos de conjuntos de dados como CSV, Excel e processar esses arquivos. Pandas possui estruturas de dados tabulares como dataframes e séries. Ele tem mais funções para manipulação de dados. Registros vazios são tratados adequadamente. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas consome mais memória ao trabalhar com conjuntos de dados maiores. É por isso que existem limitações de desempenho. É dependente de bibliotecas externas. O suporte e o desempenho devem ser melhorados. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas é usado no projeto para o processamento de arquivos Excel para a validação. Encontrar registros ausentes foi feito facilmente. Usado para obter registros duplicados. Atendeu a todos os requisitos de negócios. ### 14. Estruture seus dados com pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** PREM R. | Data Scientist, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas pode estruturar nossos dados com uma variedade de extensões, como suporte a html, xlsx, extensão CSV, etc. Com pandas, também podemos manipular nossos dados e analisá-los. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas tem que trabalhar em seu centro de suporte porque alguns dos problemas não são resolvidos em nenhuma outra ferramenta, como o erro os do pandas. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Fornecer visualização de estrutura com análises como podemos visualizar nossa média de dados, moda e trabalhar com dados em grande escala. ### 15. Pandas um produto não em pleno potencial **Rating:** 1.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Consultoria | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** August 04, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** - muito flexível - muito suporte (comunidade, chat, tutoriais, cursos,...) - uma ótima comunidade de suporte para desenvolver a biblioteca - uma enorme quantidade de projetos, empresas e pessoas usando **O que você não gosta em pandas python?** -sintaxe muito complexa, desnecessária -muito lento, grande falta de desempenho -grandes problemas ao usar dataframes que não cabem na memória -novas versões não garantem que o código desenvolvido com versões anteriores funcionará corretamente **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu uso para: - gestão de dados - análise - processo ETL e ELT ### 16. Pandas Python para manipulação de dados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ruchi S. | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** June 14, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas oferece uma ferramenta amigável para filtrar, remodelar, modificar e transformar seus dados; você pode adicionar/excluir e criar linhas e colunas, assim como no Excel, e suporta diferentes tipos de dados. Requer menos codificação. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas têm uma curva de aprendizado muito íngreme e ficam muito complexos. À medida que você avança e se aprofunda, as coisas ficam mais difíceis de entender como essa biblioteca funciona, além de ter uma documentação fraca. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Limpeza de dados, manipulação, imputação, remodelação e transformação. O Pandas ajudou a limpar e transformar os dados com menos código e executou todas as tarefas em dados extensos mais rapidamente. ### 17. Pandas o aliado com dados em python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Erik C. | Innovation Engineer, Automação Industrial, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** November 22, 2022 **O que você mais gosta em pandas python?** A melhor coisa sobre pandas é a compatibilidade com conjuntos de dados que você pode manipular como arquivos excel, csv, json, você também pode lidar com listas ou dataframes sqlalchemy, é muito importante essa parte dos dados com pandas se você quiser enviá-los para chamá-los em outro lugar, por exemplo, uma página da web. **O que você não gosta em pandas python?** ultimos esquemas, é difícil entendê-los porque se você converter, por exemplo, um dataframe sqlalchemy que já tem um esquema definido, o pandas ignora completamente e coloca tudo em um só, você deve defini-lo você mesmo e isso é uma tarefa tediosa, mas não impossível. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas python me ajuda a manipular os dados de uma maneira mais fácil e a unir vários dataframes em um, onde procuro relações entre tabelas, onde o usuário pode solicitar através de um formulário web os dados que eles solicitam com uma relação coerente, e transportá-los de volta para a web para sua conveniência. ### 18. Pandas é um salva-vidas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Software de Computador | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Eu considero o pandas o melhor dos melhores para processamento e análise de dados. Com tantas funções e métodos, o pandas permite processar e analisar dados conforme nossas necessidades. Minha parte favorita é usar groupby com função lambda para obter uma análise detalhada. **O que você não gosta em pandas python?** É difícil não gostar do pandas quando você o usa em todos os seus projetos e trabalhos com dados. Mas ainda assim, o pandas não suporta processamento paralelo tanto quanto o pyspark. Essa é uma desvantagem, mas ainda assim é mais do que benéfico. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas está resolvendo o problema de escrever códigos SQL complexos. Ele permite processar dados de forma ágil e interativa. Pandas torna a análise de dados muito mais simples em comparação com uma feita com códigos SQL. ### 19. Pandas é uma excelente biblioteca para trabalhar com dados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nathan P. | Machine Learning Engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 20, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas é uma ótima maneira de trabalhar com dados tabulares. Eu realmente aprecio as implementações em C++ que permitem a manipulação performática de dados em Python. Existem também excelentes maneiras de visualizar os dados. **O que você não gosta em pandas python?** Eu acho que algumas das semânticas de indexação são muito confusas. As maneiras de usar .loc, [colname] são redundantes e geram avisos em algumas implementações. Eu gostaria que isso fosse mais direto. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas me permite carregar rapidamente, manipular, editar, agregar, salvar e plotar meus dados. Isso me torna mais produtivo e eficiente. Sou capaz de explorar novos conjuntos de dados mais rapidamente. ### 20. Pandas são incríveis **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dharvi J. | Tech intern, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Usando o Pandas, podemos facilmente manipular dados como ordenar, estruturar, mesclar dados, etc. Ler qualquer arquivo como csv ou outro, nesse momento o pandas é melhor do que usar recursos de arquivo. **O que você não gosta em pandas python?** Você tem muitos dados naquela época, não visíveis adequadamente, use alguma função e o pandas não tem muitos gráficos de visualização, então use outra biblioteca e não use para dados não estruturados. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Onde você lida com arquivos e busca dados e faz algumas alterações, usamos loop e tudo mais, então é demorado e a complexidade de espaço surge. Nesse momento, use pandas, é benéfico. ### 21. Ótima funcionalidade **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Consultoria de Gestão | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** April 21, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Muito útil para qualquer tipo de pipeline de ciência de dados/aprendizado de máquina. Funções vetorizadas tornam a edição das tabelas muito fácil e funcionam bem com todos os tipos de dados tabulares (csv, txt, etc.). **O que você não gosta em pandas python?** Pode ter uma curva de aprendizado muito íngreme, o que significa que novos usuários têm dificuldade em acessar toda a gama de recursos oferecidos. Também pode ser difícil entender exatamente o que está acontecendo ao agrupar/filtrar. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas me ajuda a resolver o problema de ler dados tabulares de diferentes tipos de arquivos e transformá-los em uma forma que os modelos de aprendizado de máquina possam usar. Ele me beneficia ao permitir rapidamente transformar e carregar conjuntos de dados para ML. ### 22. É uma experiência muito boa trabalhar com pandas. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Harsh T. | intern, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 09, 2023 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas é a melhor estrutura do Python que eu provavelmente uso antes do processo de aprendizado de máquina para limpeza de dados e visão geral dos dados, onde lidamos com valores nulos, tratamento de outliers e para criar dados de forma apropriada. **O que você não gosta em pandas python?** Eu não desgosto de pandas porque será fácil para nós quando fazemos pré-processamento de dados, e usamos algumas funções embutidas do pandas, tornando fácil fazer o código sem qualquer lógica manual. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Python é uma linguagem de codificação direta onde o programador pode escrever código com uma pequena linha de código. Para fins comerciais, podemos completar nosso projeto em um período significativamente menor. ### 23. Pandas em Python **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rohan F. | Senior Business Intelligence Analyst, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** June 09, 2022 **O que você mais gosta em pandas python?** É muito flexível no manuseio de grandes dados e oferece grande ajuda ao Analista/Cientista de Dados para realizar operações básicas do dia a dia que são mais utilizadas na indústria. **O que você não gosta em pandas python?** A documentação é boa para um entendimento básico, mas se você precisar se aprofundar, a documentação não é tão boa ou fácil de encontrar. Além disso, para dimensões mais altas, pandas não será a escolha certa e o analista/cientista de dados terá que usar outras bibliotecas. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas lida muito bem com grandes volumes de dados e também é incrível na personalização dos dados ao manipulá-los de acordo. O mesmo pode ser alcançado em SQL, onde podemos pré-processar os dados, mas não será uma solução ideal, dado o fato de que pandas lida com isso muito bem e rapidamente. ### 24. Excelente biblioteca para análise de dados **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ISAIAS G. | Pentester, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** September 30, 2022 **O que você mais gosta em pandas python?** O que mais gosto do framework pandas para python é a facilidade de uso e sua excelente documentação. Atualmente, sendo pandas uma extensão do numpy, tem uma das melhores documentações possíveis. **O que você não gosta em pandas python?** Mesmo tendo uma boa documentação, o principal problema que o Python tem (e, consequentemente, o pandas) é que devem melhorar a eficiência de cálculo. Às vezes, costuma ser um pouco lento. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O maior benefício que o pandas oferece é a grande quantidade de recursos já desenvolvidos. Desta forma, o tempo é reduzido na hora de criar soluções que precisamos desenvolver. ### 25. Melhor biblioteca Python para representar os dados! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Yash R. | Software Engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** February 08, 2022 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas fornece muitos recursos pré-construídos para modificar e manipular dados, uma das bibliotecas mais usadas no espaço de ciência de dados, pandas é fácil de instalar graças ao pip (instalador de pacotes do Python). **O que você não gosta em pandas python?** Pandas é de fato uma ótima biblioteca, mas há uma curva de aprendizado que é um problema realmente grande para iniciantes, também a documentação não é bem escrita, então é difícil referir-se e trabalhar com a documentação oficial. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** nós estamos procurando uma biblioteca construída em python para usar em um dos projetos de ciência de dados, pandas é uma ótima biblioteca quando se trata de instalação, facilidade de uso, recursos pré-construídos e manipulação de dados! ### 26. Processamento de dados facilitado! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Bancário | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** May 30, 2022 **O que você mais gosta em pandas python?** A superioridade vem na forma de usar pandas - amigável ao usuário. Ele oferece uma grande quantidade de flexibilidade para o usuário usá-lo da maneira que ele/ela quiser. O suporte é forte e extenso. **O que você não gosta em pandas python?** Quando se trata de desgostar, é confuso no início. Um iniciante precisa de orientação quando quer começar a usar pandas. Há uma quantidade abundante de recursos, o que por si só torna isso confuso. No entanto, pode-se facilmente aprender investindo tempo e colocando a mão na massa (codificando). **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Cem por cento recomendado. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Uma vez que um programador está acostumado, pandas pode ser usado em qualquer lugar para lidar/manipular dados. Torna-se super fácil com o uso de data frames e séries utilizá-lo para o desenvolvimento de aplicações. ### 27. Pandas é um módulo baseado em Python usado para importação, processamento, manipulação e análise de dados. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jai Chand P. | Postdoctoral Research Associate, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** January 07, 2022 **O que você mais gosta em pandas python?** O framework Pandas oferece uma variedade de opções para importar dados com uma função muito simples. Pandas possui várias pequenas funções com modificações mínimas que podem ser usadas para manipular os dados. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas deve ter algumas boas ferramentas de visualização incluídas. Como no pacote seaborn, a biblioteca pandas também pode ser atualizada e pode incluir opções para gráficos coloridos e outros diagramas. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Hoje em dia estou trabalhando em algoritmos de aprendizado profundo. Estou tentando desenvolver pipelines para previsão de biomarcadores de câncer usando aprendizado profundo. Portanto, a análise de dados de alta capacidade requer pandas. Pandas pode lidar com grandes matrizes e manipulá-las facilmente. ### 28. pandas python revisão **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT J. | Data Scientist L3, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** December 10, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Para ler arquivos CSV ou Excel, geralmente uso a biblioteca pandas em Python o tempo todo. Além disso, às vezes a prefiro para visualização. Uma vez que leio o arquivo CSV em Python, com a ajuda do dataframe do pandas, realizar uma análise estatística é muito fácil, muitas funções embutidas estão disponíveis para uso. Uma única linha de programa pode ajudar você. **O que você não gosta em pandas python?** como é fácil de usar, quase todas as funções são úteis. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Eu recomendarei a todos, use a biblioteca pandas. É uma biblioteca benéfica. Às vezes, podemos usá-la em escala também. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Principalmente, eu o utilizo para ler arquivos csv ou excel com uma única linha de comando. Assim que leio o dataframe, muitas funções embutidas estão disponíveis para diferentes tipos de trabalho, como análise estatística e visualização. ### 29. Primeira ferramenta de Engenheiro de Dados **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Hospital e Cuidados de Saúde | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** November 29, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Há um método para tudo e uma maneira ainda mais eficiente de fazer o que você já faz em Python! Isso não é apenas adicionar funcionalidade, mas melhorar a funcionalidade que você já tem. **O que você não gosta em pandas python?** Nada! Eu realmente amo o Pandas, eu o uso todos os dias há um ano, e tudo é tão fácil desde então, e meu código melhorou tanto em eficiência que como eu poderia não gostar do pandas? **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** veja quais métodos são mais eficientes para o que você está fazendo, python e pandas têm muitas maneiras de realizar as mesmas coisas, mas algumas são muito mais eficientes do que outras **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** migrar informações de arquivos e bancos de dados para um data warehouse, como uma ferramenta de centralização funciona muito bem e se você conhece pandas, sabe como usar dataframes do spark e dask ### 30. uso do pacote panda para ciência de dados é a melhor experiência para mim **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mahesh S. | Senior Embedded Firmware Engineer, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 10, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Eu gosto mais da integração do numpy e ipython, que é muito útil para qualquer aplicação. Eu gosto dos pacotes PANDA, que são úteis para múltiplos processamentos de dados e aplicações de aprendizado de máquina. Julia e scipy também eu gosto. Data frame é essencial para manipulação de dados e fácil de vincular com SQL. Ele fornece o mesmo resultado em menos linhas de código em comparação com C++ e C. **O que você não gosta em pandas python?** Os alunos não conseguem usá-lo de forma eficiente porque a mudança para o panda a partir do python padrão é muito difícil. Documentação menos eficaz torna difícil entender os recursos da biblioteca em comparação com outros pacotes. Não é essencial para aplicações embarcadas baseadas em IoT. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Os usuários podem obter mais resultados escrevendo menos código. Ele possui recursos impressionantes do conjunto para o campo da ciência de dados, pois lida com uma grande quantidade de dados, sendo assim benéfico para as organizações. Pode ser útil para aplicações personalizadas. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Ele resolveu meu tempo de desenvolvimento de codificação, pois fornece pacotes de bibliotecas poderosos. Ele resolveu minhas habilidades de representação de dados. Ele resolve o problema de produtividade da minha equipe porque foi desenvolvido para a plataforma Python. ### 31. Melhor biblioteca Python para dados tabulares **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** September 25, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Minha coisa favorita sobre o Pandas é como ele pode facilmente representar seus dados. Usando apenas duas linhas de código, você pode importar seus dados. Outra coisa é que ele lida facilmente com dados pesados. Ele também fornece uma função de visualização de dados que me ajuda a visualizar meus dados. Oferece um grande número de funções para fazer manipulações de dados. Para mim, é a melhor biblioteca para dados tabulares. **O que você não gosta em pandas python?** Uma coisa que eu não diria que gosto é que algumas funções no pandas vêm com uma sintaxe muito complexa. Não consigo me lembrar dela. Então, às vezes, tenho que verificar a documentação do Pandas para usá-la. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Eu recomendo para aquelas pessoas que querem aprender análise de dados usando Python. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu estou usando Pandas para manipulação de dados CSV e extração de informações dele. Eu também estou usando Pandas para visualização. ### 32. A biblioteca mais utilizada para gerenciar dados em formato de tabela em Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alvaro R. | Profesor titular, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** September 30, 2018 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas é a biblioteca mais comum em Python quando você precisa lidar com dados em formato de tabela. Isso faz do pandas uma biblioteca com muita ajuda disponível na web. Eu gosto da maneira de importar dados para pandas a partir de formatos de texto, planilhas, csv, tsv, etc. Também gosto da maneira de selecionar linhas e colunas e de operar com elas. Embora seja um pouco confuso no início, uma vez que você se acostuma com a maneira de gerenciar dados com pandas DataFrames, é bastante fácil manipular os dados. **O que você não gosta em pandas python?** Se você não for cuidadoso ao gerenciar dados com pandas, as estruturas internas do pandas podem usar uma grande quantidade de memória. Isso ocorre porque o pandas usa, por padrão, o tipo de objeto, que requer muita memória. Para resolver esse problema, é necessário converter tipos numéricos para tipos int. Assim, é possível reduzir o espaço em mais de 50%. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Eu recomendo ler tutoriais sobre como reduzir o uso de memória com pandas. Eu também recomendo ver vários tutoriais sobre como gerenciar linhas e colunas. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu uso pandas para importar dados de outras fontes, como planilhas ou arquivos csv. Em seguida, posso operar com esses dados e encontrar padrões entre eles. Pandas me permite realizar várias operações com muito poucas instruções. Além disso, algumas bibliotecas científicas exigem o uso de DataFrames do pandas como entrada. Portanto, tenho que converter meus dados em DataFrames do pandas para usar essas bibliotecas. ### 33. Excelente e essencial estrutura para analistas e cientistas de dados **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Software de Computador | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** November 04, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** No coração da biblioteca Pandas está o data frame, que torna o uso do framework Pandas interoperável do ponto de vista do desenvolvimento de habilidades. Aprender os métodos no Pandas não será valioso apenas dentro do Python, mas você pode rapidamente transferir seu conhecimento do framework para R ou até mesmo Spark (para aplicações de big data). Além disso, o próprio framework implementado em Python é benéfico para análise de dados, fornecendo inúmeras funções auxiliares no objeto data frame, que incluem métodos de agregação, métodos de cálculo estatístico padrão e funcionalidades práticas de junção/mesclagem e subsetting que todos os analistas de dados provavelmente usarão. Além disso, ele é construído sobre o Numpy para fácil transferência entre esses tipos para trabalhos mais pesados/reais ou até mesmo elevando-o a um nível mais alto de abstração para mais trabalhos de visualização de dados/comunicações/análise. **O que você não gosta em pandas python?** Não há muito do que não gostar, exceto talvez as restrições de memória e tempo de execução. Ao adicionar muita 'estrutura extra' em cima do array NumPy, o data frame não é o tipo de dado mais eficiente, mas o que você obtém vale os recursos extras necessários para executá-lo, embora talvez não em escala extrema (várias dezenas de gigabytes ou mais de alguns milhões de linhas, dependendo de quantas colunas de dados estão incluídas no seu frame). **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Se você gosta do ambiente semelhante a um data frame, também deve considerar usar R se estiver interessado em aplicações mais voltadas para estatísticas e não tiver tempo para implementar muitos desses algoritmos personalizados manualmente, ou Spark se precisar operar em casos de uso em escala de big data. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Pandas nos permite construir um objeto 'planilha' programático dentro do ambiente de pilha de dados do Python. Este quadro de dados nos permitirá operar de forma eficiente com 'tabelas de tipos mistos' todos os dias para quase todas as aplicações de domínio em análise de dados/ciência de dados. ### 34. Pandas para pré-processamento de dados **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** GouriS S. | Data Scientist, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** September 11, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** A melhor coisa sobre a biblioteca pandas em python é que ela oferece uma vasta funcionalidade para manipular os dados em todos os ângulos. Ela processa os arquivos CSV com grande velocidade. Ela oferece a facilidade de processar todos os tipos de dados, seja de arquivo, arquivo json, de bancos de dados, etc. **O que você não gosta em pandas python?** O que eu não gosto sobre pandas é que, em um grande conjunto de dados, ele ocupa muita memória e, por causa disso, trava o sistema devido a erro de memória cheia. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estou usando o pandas do Python para pré-processar os dados, derivando novas características, lidando com valores nulos e calculando estatísticas descritivas usando a biblioteca pandas. ### 35. A melhor ferramenta de manipulação de dados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** September 21, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Um excelente módulo Python que pode ser usado para análise de dados. Ele pode ser facilmente manipulado convertendo os dados em uma estrutura de tabela muito facilmente. É instalado com matplotlib. Suporta muitos tipos diferentes de arquivos. Excel, CSV, Pickle.. É muito ideal para processamento de linhas e colunas, expansão de dados, ordenação de dados, filtragem, classificação baseada em rótulos, limpeza de dados. **O que você não gosta em pandas python?** Não consigo encontrar a letra "i" ao filtrar após reduzir o caractere "i" com minúsculas. Então, corrijo meus dados primeiro e depois carrego-os no quadro de dados. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu sempre importo pandas primeiro. Porque eu edito os dados com pandas antes de rodar meus modelos. Eu rapidamente crio tabelas e filtros. É essencial para análise de texto. ### 36. Manipulando dados com pandas **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pablo S. | Data Science Fellow, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** July 28, 2019 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas torna fácil manipular dados em data frames. **O que você não gosta em pandas python?** Às vezes, as opções e recursos disponíveis podem ser limitados. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Funciona muito bem com o notebook Jupyter **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Visualização de tendências de dados e capacidade de fazer alterações e manipulações em grandes conjuntos de dados rapidamente. ### 37. Melhor biblioteca de todos os tempos para ler CSV e planilhas. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Diwakar B. | Software Engineer, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** September 01, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** As características desta biblioteca para lidar com os dados são fabulosas e com funções fáceis de leitura e escrita dos dados, e a busca também é boa no quadro de dados convertido pelo panda. **O que você não gosta em pandas python?** A velocidade de todas as operações é um pouco mais lenta e com milhões de leituras de dados isso levou muito tempo, mas com o pacote Modin, podemos aumentar as velocidades operacionais em 3 vezes. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu não encontrei um pacote melhor para ler e escrever arquivos Excel e planilhas e realizar todos os tipos de operações de arquivos facilmente. ### 38. Melhor biblioteca Python para análise de dados **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Neeraj J. | DevOps Engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** July 29, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** A melhor coisa que eu gosto no Pandas é como ele lida rápida e facilmente com um grande conjunto de dados e os organiza de acordo com nossa necessidade. também a codificação no Pandas é muito rápida, posso fazer muito trabalho em muito pouco tempo. **O que você não gosta em pandas python?** não há muito para não gostar sobre pandas, exceto que tem uma sintaxe muito complexa. e é um pouco difícil de aprender para iniciantes. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Se você está aprendendo ciência de dados ou lidando com grandes conjuntos de dados, por favor, aprenda pandas, isso tornará seu trabalho muito mais fácil. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu estou usando pandas para analisar, limpar e modificar dados para minha organização. ### 39. Loja única para análise de dados **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaibhav C. | Data Scientist, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Implementações otimizadas prontas para cálculos estatísticos básicos, como medidas de tendência central e quantis. **O que você não gosta em pandas python?** Embora a biblioteca seja excelente, ainda não está otimizada o suficiente para ser usada em big data. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estou resolvendo análise de dados fundamental para relatórios e preparando dados para visualização em um painel. Os benefícios incluem rápida execução para muitos casos de uso, como eficiência de vendas e otimizações de processos. ### 40. revisão de pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Joao V. | trainee RPA, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** December 29, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** a maneira como os pandas trabalham com dados e os organizam **O que você não gosta em pandas python?** Eu não gosto da maneira como você precisa colocar no script python. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** minhas tabelas e dados ### 41. Pacote padrão de computação científica **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Imóveis Comerciais | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** December 14, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Facilita o trabalho com grandes conjuntos de dados. **O que você não gosta em pandas python?** O pacote pandas é um ecossistema diferente do Python puro. É necessário algum investimento para aprender e fazer pleno uso dele. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estamos trabalhando com grandes conjuntos de dados e iterando rapidamente para ver como os resultados mudam quando as variáveis são atualizadas. ### 42. Maneira incrível de estruturar dados **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Eduardo Javier C. | C, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** September 14, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Encontrei uma maneira fácil de gerenciar meus dados, apenas escrevendo algumas linhas de código. **O que você não gosta em pandas python?** Eu não gosto da maneira como posso desenvolver gráficos, deveria ser mais atraente como o seaborn. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu poderia trabalhar com grandes bancos de dados sem ter problemas de memória e recursos em um computador com recursos básicos. ### 43. O melhor dos pandas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Desenvolvimento de Programas | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** October 19, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Lida eficientemente com grandes volumes de dados e torna os dados flexíveis e personalizáveis. **O que você não gosta em pandas python?** Compatibilidade ruim com matriz 3D e, às vezes, o uso de iloc e loc **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Muitos deles. limpeza de dados, filtragem de dados ### 44. Pandas **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Bancário | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** October 20, 2021 **O que você mais gosta em pandas python?** Para realizar operações matemáticas Propósito de análise **O que você não gosta em pandas python?** Falta de mais funções embutidas. Melhor documentação em detalhe. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Biblioteca fácil de usar e bem atualizada. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Cálculos Análise de dados Exportação e importação de dados ### 45. e dados estatísticos para qualquer programa Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Charles P. | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** October 12, 2020 **O que você mais gosta em pandas python?** Python panda fornece dados visuais instantâneos para seus resultados de programação e métodos complexos. Previsões de big data e banco de dados de clientes ajudam a mantê-lo um passo à frente usando análises personalizáveis e modelagem estatística. **O que você não gosta em pandas python?** Difícil de implementar no início, embora haja muitos recursos online com exemplos de projetos anteriores e respostas em fóruns. Os dados podem se desenvolver em feedback complexo, a menos que sejam cuidadosos. A integração do método poderia ser melhor e parte da documentação está faltando. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Conjuntos de dados e funções múltiplas complexas precisam de trabalho e visuais claros. A documentação poderia oferecer exemplos mais claros com uma função de ajuda aprimorada. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Modelagem de dados estatísticos, panda oferece a vantagem sobre os concorrentes ao adicionar gráficos e detalhes estatísticos a métodos baseados em fórmulas. Isso é ótimo para desenvolvimento de jogos e qualquer função baseada em ciência ou matemática. Precisão de algoritmos, análises de sites ou até mesmo modelagem de dados podem ser visualizadas em detalhes padronizados em diagramas com opções personalizáveis. ### 46. Sua facilidade de integração com o restante das minhas aplicações criadas em Python é muito prática. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bpagadala P. | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** November 29, 2020 **O que você mais gosta em pandas python?** Sua facilidade de instalação e integração com o restante das minhas aplicações criadas em Python é algo bastante útil e prático, o fato de permitir realizar análise de dados de uma maneira muito mais simples, precisa e segura é algo que, em última análise, dá um grande diferencial aos meus desenvolvimentos, o fato de suportar um número múltiplo de arquivos e ficheiros é algo de grande utilidade quando tenho os dados em diferentes formatos de arquivo, então, já que não tem uso exclusivo de um único formato, a entrada de dados pode ser muito mais abrangente, sua facilidade de uso e implementação é tão simples que até mesmo pessoas que não são especialistas em análise de dados podem realizar esse tipo de tarefa sem qualquer problema, a precisão dos resultados é algo realmente surpreendente e, de fato, permite tomar decisões valiosas dentro da empresa. **O que você não gosta em pandas python?** Sua curva de aprendizado pode ser um pouco lenta no início, mas, no entanto, depois que você se acostuma a usar o aplicativo, percebe que tudo é realmente simples, fácil e rápido, às vezes ele travava, embora eu não tenha certeza se era por causa do próprio aplicativo ou por causa do meu processador. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Tem sido uma opção muito útil quando quero implementar opções de análise de dados estatísticos nos meus desenvolvimentos em Python de uma forma muito mais simples e precisa, o que me permite estender o tipo de aplicações que costumo desenvolver de uma maneira muito mais simples e prática, permitindo-me expandir meus serviços profissionais para outro nível. ### 47. Definitivamente uma curva de aprendizado, mas vale a pena se houver tempo. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chloe' H. | Graduate Research Assistant, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** October 13, 2020 **O que você mais gosta em pandas python?** Esta linguagem de programação tem uma curva de aprendizado, com certeza, mas eu realmente gosto que, uma vez que você a aprende, é bem fácil de lembrar. Pandas tem uma linguagem bastante simples para escrever e codificar, mas assim como qualquer outra programação, você precisa ter cuidado com sua linguagem para fazê-la funcionar corretamente. **O que você não gosta em pandas python?** Eu não gosto que seja difícil salvar minha programação em um pen drive. Eu sei que salva na internet, mas eu gosto de ter um backup. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** É tão fácil executar simulações com pandas porque você pode facilmente executar várias simulações ao mesmo tempo que realmente ajudam a resolver essas questões. ### 48. Pacote poderoso de Python para análise de dados **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** April 28, 2020 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas é muito útil e fácil de usar. Ele oferece um desempenho muito alto. É muito fácil de instalar e configurar. Podemos ler vários tipos de arquivos usando-o, como ssv, xls, etc. Ele torna a análise de dados muito fácil e podemos explorar o conjunto de dados para obter o máximo de conhecimento dele através de suas várias funções e recursos úteis. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas Python é uma das melhores ferramentas, mas às vezes leva muito tempo para grandes conjuntos de dados. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Altamente recomendado para toda pessoa que precisa trabalhar no conjunto de dados e analisá-lo. É a melhor ferramenta que conheço para manipulações e análises de dados. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu uso pandas para analisar vários conjuntos de dados e fazer análise de dados da melhor maneira possível na minha organização para obter os resultados mais otimizados. Também uso matplotlib junto com pandas para visualizar os dados de forma muito fácil. ### 49. Fácil de usar ferramenta de importação e análise de dados **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mehmed Buğrahan D. | Machine Learning Engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 06, 2020 **O que você mais gosta em pandas python?** Pandas é uma ótima ferramenta para visualizar, importar e analisar dados em muitos formatos. Seu suporte para diferentes formatos de arquivo e seus comandos autoexplicativos tornam-no amigável mesmo para um usuário inexperiente. As conversões de dataframe do pandas para arrays numpy também são outro ótimo recurso do Pandas, já que nem todas as outras bibliotecas Python têm suporte ao Pandas. Eles têm uma página de documentação realmente rica e útil. Sua base de usuários é enorme em comparação com outras bibliotecas semelhantes. **O que você não gosta em pandas python?** Pandas não é ótimo no gerenciamento de memória. Ele importa todos os arquivos, mesmo se você precisar de apenas algumas linhas de um arquivo. Ele também não suporta multiprocessamento e suas funções só rodam na CPU, não na GPU. Outra coisa que eu não gosto no Pandas são suas mensagens de erro. Por exemplo, KeyError quando não consegue encontrar a coluna especificada no dataframe. Esse tipo de erro deve fornecer mensagens amigáveis em vez de mensagens robóticas como 'KeyError 'some_column'. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Eu recomendaria altamente o Pandas, especialmente para usuários inexperientes. Ele tem uma ótima página de documentação e é usado por muitas pessoas, o que significa que você pode encontrar respostas para suas muitas perguntas sobre a biblioteca. Mas tenha em mente que sua falta de suporte para multiprocessamento o torna mais lento em comparação com algumas outras bibliotecas. **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu gosto de usar o Pandas para visualizar e analisar o arquivo antes de realizar alguns processos que exigem muita memória. Isso me ajuda a reduzir o tempo ao me ajudar a decidir o que preciso fazer antecipadamente. ### 50. Melhor biblioteca Python para criar Dataframes **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** October 20, 2020 **O que você mais gosta em pandas python?** O Python Pandas é usado para gerar dados estruturados a partir de dados não estruturados, como dados em formato JSON. **O que você não gosta em pandas python?** A coisa mais desagradável é que no pandas os dados são estruturados de forma lenta. **Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:** Altamente recomendado que outros usem pandas **Que problemas pandas python está resolvendo e como isso está beneficiando você?** O problema de fazer os gráficos usando matplotlib ou outra biblioteca Python está se tornando mais fácil. ## pandas python Discussions - [What is your experience with pandas for data analysis, and what features do you find most useful?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-your-experience-with-pandas-for-data-analysis-and-what-features-do-you-find-most-useful) - 1 comment - [Para que é usado o pandas em Python?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-pandas-python-used-for) - 1 comment - [View pandas python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/pt/products/pandas-python/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-30+09%3A04%3A51+-0500&secure%5Bsession_id%5D=3a39f798-04b9-49e7-a468-5e3942783668&secure%5Btoken%5D=85ffb4188b76e91cd47c5aa945fb482a61d4ea3fb862dbc3d7b503d4bd19ab72&format=llm_user) ## pandas python Integrations - [PostgreSQL](https://www.g2.com/pt/products/postgresql/reviews) - [Python](https://www.g2.com/pt/products/python/reviews) - [PyTorch](https://www.g2.com/pt/products/pytorch/reviews) - [Visual Studio](https://www.g2.com/pt/products/visual-studio/reviews) ## pandas python Features **Funcionalidade** - Contingência Linguística - Biblioteca de componentes - Componentes desbloqueados **Gestão** - Integração de Framework - Gerenciamento de repositórios - Apoio ## Top pandas python Alternatives - [python xlrd](https://www.g2.com/pt/products/python-xlrd/reviews) - 4.1/5.0 (19 reviews) - [Flutter](https://www.g2.com/pt/products/flutter/reviews) - 4.6/5.0 (66 reviews) - [DevExpress](https://www.g2.com/pt/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (112 reviews)