pandas python Bewertungen & Produktdetails - Seite 5

Die einfache Installation und Integration mit dem Rest meiner in Python erstellten Anwendungen ist etwas sehr Nützliches und Praktisches. Die Tatsache, dass es mir ermöglicht, Datenanalysen auf eine viel einfachere, präzisere und sicherere Weise durchzuführen, verleiht meinen Entwicklungen letztendlich einen großen Pluspunkt. Die Unterstützung einer Vielzahl von Dateien und Dateiformaten ist von großem Nutzen, wenn ich die Daten in verschiedenen Dateiformaten habe. Da es nicht auf die exklusive Nutzung eines einzigen Formats beschränkt ist, kann die Dateneingabe viel umfassender sein. Die Benutzerfreundlichkeit und Implementierung ist so einfach, dass selbst Personen, die keine Experten in der Datenanalyse sind, diese Art von Aufgaben problemlos durchführen können. Die Präzision der Ergebnisse ist wirklich überraschend und ermöglicht es tatsächlich, wertvolle Entscheidungen innerhalb des Unternehmens zu treffen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Lernkurve kann anfangs etwas langsam sein, aber dennoch merkt man, nachdem man sich an die Nutzung der Anwendung gewöhnt hat, dass alles wirklich einfach, leicht und schnell ist, manchmal hakte es, obwohl ich nicht sicher bin, ob es an der Anwendung selbst oder an meinem Prozessor lag. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Programmiersprache hat definitiv eine Lernkurve, aber ich mag wirklich, dass es, sobald man sie gelernt hat, ziemlich einfach zu merken ist. Pandas hat eine ziemlich einfache Sprache zum Schreiben und Codieren, aber wie bei jeder anderen Programmierung muss man auf seine Sprache achten, damit sie richtig funktioniert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es nicht, dass es schwierig ist, meine Programmierung auf einem USB-Stick zu speichern. Ich weiß, dass es im Internet gespeichert wird, aber ich mag ein Backup. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas ist sehr nützlich und einfach zu verwenden. Es bietet eine sehr hohe Leistung. Es ist sehr einfach zu installieren und einzurichten. Wir können verschiedene Arten von Dateien damit lesen, wie ssv, xls, usw. Es macht die Datenanalyse sehr einfach und wir können mit dem Datensatz herumspielen, um durch seine verschiedenen nützlichen Funktionen und Merkmale das maximale Wissen daraus zu gewinnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas Python ist eines der besten Werkzeuge, aber manchmal dauert es bei großen Datensätzen sehr lange. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas ist ein großartiges Werkzeug, um Daten in vielen Formaten zu visualisieren, zu importieren und zu analysieren. Seine Unterstützung für verschiedene Dateiformate und seine selbsterklärenden Befehle machen es auch für einen unerfahrenen Benutzer benutzerfreundlich. Die Umwandlung von Pandas-Dataframes in Numpy-Arrays ist ebenfalls ein weiteres großartiges Merkmal von Pandas, da nicht alle anderen Python-Bibliotheken Pandas-Unterstützung haben. Sie haben eine wirklich umfangreiche und nützliche Dokumentationsseite. Seine Benutzerbasis ist im Vergleich zu anderen ähnlichen Bibliotheken riesig. Das bedeutet, dass man Antworten auf viele Fragen finden kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas ist nicht gut im Umgang mit Speicher. Es importiert alle Dateien, auch wenn man nur ein paar Zeilen aus einer Datei benötigt. Es unterstützt auch kein Multiprocessing und seine Funktionen laufen nur auf der CPU, nicht auf der GPU. Eine weitere Sache, die mir an Pandas nicht gefällt, sind seine Fehlermeldungen. Zum Beispiel KeyError, wenn es die angegebene Spalte im DataFrame nicht finden kann. Diese Arten von Fehlern sollten benutzerfreundliche Fehlermeldungen liefern, anstatt robotische Nachrichten wie 'KeyError 'some_column'. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Python Pandas wird verwendet, um strukturierte Daten aus unstrukturierten Daten wie JSON-Daten zu erzeugen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das am meisten Unbeliebte ist, dass in Pandas die Daten in einem langsamen Muster strukturiert sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu lernen und zu verstehen. Es lernt sich ziemlich leicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal bleibt es ohne Grund hängen und es ist auch schwierig, die GPU von AMD zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Pandas ist, dass wir damit Datenanalyseoperationen im Rahmen des Data-Science-Prozesses durchführen können. Es hat einige Funktionen, um Operationen über den DataFrame (d.h. Array oder Matrix) auszuführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dies ist keine Abneigung gegen die Pandas. Es ist eine Anforderung der Analytik, dass diese über die Speicheroptimierungsfunktion verfügen sollte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

wir können den Data-Science-Vorgang unten ausführen

wir können mit dieser Python-Bibliothek Datenbereinigung durchführen

wir können Datenvorverarbeitung und vieles mehr durchführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dies erfordert etwas mehr Speicher, um die Massendaten zu verarbeiten, die optimiert werden sollten. Es sollte auch versionskompatibel sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Benutzerfreundlichkeit: Ich kann einfach eine Datei lesen, indem ich read_excel('name.xlsx') eingebe und das war's.

- Fähigkeit, alle Arten von Daten für alle Arten von Bedürfnissen zu verwalten. Sie haben mehrstufige Daten und möchten sie hierarchisch sortieren? Kein Problem, pandas hat eine Lösung dafür, genauso wie für alles andere, was Sie tun.

- Es basiert auf NumPy, sodass es dank des vektorisierten Hintergrunds sehr effizient arbeitet, was sehr wertvoll ist, wenn man mit großen Datenmengen arbeitet.

- Es basiert auch auf Matplotlib, was die Visualisierung sehr praktisch macht. Ich kann einfach df['data'].hist() schreiben, um ein Histogramm zu zeichnen, oder df['data'].plot() für ein Liniendiagramm oder df['data'].plot(kind = 'bar') für ein Balkendiagramm, ohne mit vielen Parametern umgehen zu müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

So sehr es auch großartig ist, matplotlib im Hintergrund von pandas zu haben, sind einige Funktionen von matplotlib nicht genau in pandas verfügbar, daher müssen wir stattdessen matplotlib verwenden. Es wäre schön, alle Funktionen von matplotlib nutzen zu können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.