Avaliações e Detalhes do Produto 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- 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 Análise coletada por e hospedada no G2.com.

-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 Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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.). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.