pandas python Avis & Détails du Produit - Page 5

Sa facilité d'installation et d'intégration avec le reste de mes applications créées en python est quelque chose de très utile et pratique, le fait qu'il me permette d'effectuer une analyse de données de manière beaucoup plus simple, plus précise et sécurisée est quelque chose qui, en fin de compte, lui donne un grand avantage à mes développements, le fait qu'il prenne en charge un nombre multiple de fichiers et de fichiers est d'une grande utilité lorsque j'ai les données dans différents formats de fichiers, donc puisqu'il n'a pas d'utilisation exclusive d'un seul format, l'entrée de données peut être beaucoup plus complète, sa facilité d'utilisation et d'implémentation est si simple que même les personnes qui ne sont pas expertes en analyse de données peuvent effectuer ce type de tâche sans aucun problème, la précision des résultats est quelque chose de vraiment surprenant et en fait permet de prendre des décisions précieuses au sein de l'entreprise. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Sa courbe d'apprentissage peut être un peu lente au début, mais néanmoins après s'être habitué à utiliser l'application, on se rend compte que tout est vraiment simple, facile et rapide, parfois elle se bloquait, bien que je ne sois pas sûr si c'était à cause de l'application elle-même ou de mon processeur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce langage de programmation a une courbe d'apprentissage, mais j'aime vraiment le fait qu'une fois que vous l'avez appris, il est assez facile de s'en souvenir. Pandas a un langage assez simple à écrire et à coder, mais comme pour tout autre programme, vous devez faire attention à votre langage pour qu'il fonctionne correctement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'aime pas qu'il soit difficile de sauvegarder ma programmation sur une clé USB. Je sais qu'elle est enregistrée sur Internet, mais j'aime avoir une sauvegarde. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est très utile et facile à utiliser. Il offre des performances très élevées. Il est très facile à installer et à configurer. Nous pouvons lire différents types de fichiers avec, comme ssv, xls, etc. Il rend l'analyse de données très facile et nous permet de manipuler l'ensemble de données pour en tirer un maximum de connaissances grâce à ses nombreuses fonctions et fonctionnalités utiles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas python est l'un des meilleurs outils, mais parfois il prend beaucoup de temps pour les grands ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas est un excellent outil pour visualiser, importer et analyser les données dans de nombreux formats. Son support pour différents formats de fichiers et ses commandes explicites le rendent convivial même pour un utilisateur inexpérimenté. Les conversions de dataframe pandas en tableaux numpy sont également une autre grande fonctionnalité de Pandas, car toutes les autres bibliothèques Python n'ont pas de support pour Pandas. Ils ont une page de documentation vraiment riche et utile. Sa base d'utilisateurs est énorme comparée à d'autres bibliothèques similaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas n'est pas excellent pour la gestion de la mémoire. Il importe tous les fichiers même si vous avez besoin de seulement quelques lignes d'un fichier. Il ne prend pas en charge le multiprocessus et ses fonctions ne s'exécutent que sur le CPU, pas sur le GPU. Une autre chose que je n'aime pas à propos de Pandas est que ses messages d'erreur. Par exemple, KeyError lorsqu'il ne peut pas trouver la colonne spécifiée dans le dataframe. Ces types d'erreurs doivent fournir des erreurs conviviales au lieu de messages robotiques comme 'KeyError 'some_column'. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pandas Python est utilisé pour générer des données structurées à partir de données non structurées comme les données JSON. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La chose la plus détestée est que dans pandas, les données sont structurées de manière lente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile à apprendre et à comprendre. L'apprentissage est assez facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, il se bloque sans raison et il est également difficile d'utiliser le GPU d'AMD. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos des pandas, c'est que nous pouvons effectuer des opérations d'analyse de données avec cela dans le cadre du processus de science des données. Il dispose de plusieurs fonctions pour effectuer des opérations sur le cadre de données (c'est-à-dire tableau ou matrice). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce n'est pas une chose que je n'aime pas chez les pandas. C'est une exigence de l'analyse que cela devrait avoir la fonctionnalité d'optimisation de la mémoire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

nous pouvons effectuer l'opération de science des données ci-dessous

nous pouvons faire le nettoyage des données avec cette bibliothèque python

nous pouvons faire le prétraitement des données et bien plus encore. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela nécessite un peu plus de mémoire pour traiter les données massives qui devraient être optimisées. Cela devrait également être compatible avec les versions. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Facilité d'utilisation : Je peux simplement lire un fichier en tapant read_excel('name.xlsx') et c'est tout.

- Capacité à gérer toutes sortes de données pour tous types de besoins. Vous avez des données multi-indexées et vous voulez trier de manière hiérarchique ? Pas de problème, pandas a une solution pour cela, tout comme pour tout ce que vous faites.

- Il est basé sur NumPy, donc il fonctionne très efficacement grâce à l'arrière-plan vectorisé, ce qui est très précieux lorsqu'on travaille avec une grande quantité de données.

- Il est également basé sur Matplotlib, ce qui rend la visualisation très pratique. Je peux simplement écrire df['data'].hist() pour tracer un histogramme ou df['data'].plot() pour un graphique en ligne ou df['data'].plot(kind = 'bar') pour un graphique en barres, sans avoir à gérer beaucoup de paramètres. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Autant qu'il soit formidable d'avoir matplotlib en arrière-plan de pandas, certaines fonctionnalités de matplotlib ne sont pas exactement disponibles dans pandas, donc nous devons utiliser matplotlib à la place. Pouvoir utiliser toutes les fonctionnalités de matplotlib serait agréable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.