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MT
Meliksah T.
08/17/2019
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Großartiges Werkzeug zum Laden, Verwalten, Bearbeiten und Speichern der Daten in Python.

- 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.
Asad Z.
AZ
Asad Z.
5G/VoLTE/LTE RF Optimization, Function Analyst and AI Assisted Performance Enhancement Engineer
08/01/2019
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Großartiger Ersatz für Excel

Leichtigkeit und Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und -manipulation
JS
John Paul S.
07/10/2019
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Datenmanipulationsbibliothek für Python

Ich mag die Python-Bibliothek Pandas sehr, weil sie mir ermöglicht, verschiedene Aufgaben mit einer Programmiersprache zu automatisieren, die ich sonst von Hand in Microsoft Excel erledigen müsste. Jetzt schreibe ich einfach Programme, um die Arbeit zu erledigen.