Pandas ist einfach zu verwenden, kann tabellarische Daten effizient verarbeiten, sehr schnell. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
es handelt sich um Speicheroperationen, daher benötigt es mehr Speicher und erfordert eine hohe Konfiguration für die Operationen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Pandas, das mit Python verwendet wird, ist äußerst intuitiv, einfach zu bedienen und robust. Der Umgang mit Dataframes ist einfach, die Funktionen zur Datenauswahl und -filterung sind cool, es kann eine ziemlich große Anzahl von Zeilen unterstützen und es ist sehr leicht zu erlernen, da online viele Beispiele verfügbar sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
- Panda verarbeitet nur Ergebnisse, die in den Speicher passen, was manchmal eine Einschränkung sein kann.
- Obwohl die Dokumentation weitgehend verfügbar ist, ist sie spärlich.
- Niedrige Leistung und lange Laufzeiten, wenn man mit sehr großen Datensätzen arbeitet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Pandas ist mit Abstand eine der besten Open-Source-Python-Bibliotheken für Datenmanipulation und -analyse. Pandas Datenstruktur wird Dataframe genannt. Ich bin wirklich verliebt in den Dataframe. Es ist wirklich einfach, die Datenvisualisierung ist großartig, Datenrahmen sind wirklich schnell in der Leistung und viele weitere erstaunliche Funktionen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich bin ein großer Pandas-Fan, es gibt nichts, was ich daran nicht mag. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich bin buchstäblich in Pandas verliebt, genauso wie ich Panda-Tiere liebe. Pandas bieten eine ausgezeichnete Datenstruktur (Dataframe) zur Manipulation, Analyse und Bereinigung von Daten. Es unterstützt Daten in jedem Format und gibt sie uns in einer schönen tabellenähnlichen Struktur. Mit dem Dataframe kann man Daten nach Belieben manipulieren. Das Plotten von Daten wird ebenfalls einfacher, um einige Statistiken auf Daten anzuwenden, wie z.B. Mittelwert, Standardabweichung usw., sind nur eine Zeile Code. Das Konvertieren des Dataframes in CSV, Excel, JSON ist super einfach. Es macht das Leben von Machine Learning- und Data Science-Entwicklern sehr viel einfacher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ehrlich gesagt, ich liebe Pandas, es gibt nichts, was ich daran nicht mag. Es ist nur so, dass man für kleinere Daten möglicherweise eine Python-Liste oder ein Wörterbuch verwenden möchte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Benutzerfreundlichkeit bei der Implementierung von Pandas in Python. Ich bevorzuge die Verwendung im Anaconda-Paket. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es erfordert etwas Gewöhnung an die Syntax und die Online-Dokumentation ist etwas unzureichend. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist das beste verfügbare Paket in Python zum Lesen von CSV-, EXCEL- oder anderen Dateien. Es bietet reichhaltige Optionen zur Manipulation Ihrer Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Visualisierung der Daten kann in der neuen Version von Pandas verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Python Pandas eignet sich für verschiedene Aufgaben der Datenbearbeitung und -manipulation. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt eine große Anzahl verschiedener Optionen, die manchmal definiert werden müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist ein einfach zu bedienender Big-Data-Handler. Ich empfehle es allen Data-Mining-Studenten und -Profis... Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Manchmal funktioniert es langsamer aufgrund des hohen Speicherverbrauchs. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Pandas erfordert weniger Skripting, da es verschiedene eingebaute Funktionen hat. Es bietet ausgezeichnete Möglichkeiten zur Darstellung der Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Pandas ist sehr komplex zu lernen und hat eine sehr schlechte Dokumentation und eine sehr schwierige Syntax. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.