1. Pandas est très facile à utiliser (puisque c'est une bibliothèque python), et il y a beaucoup de fonctions pour rendre le code facile, court et efficace.
2. La communauté de développeurs et le support de Pandas sont extrêmement élevés, et presque tous les problèmes que l'on peut rencontrer ont déjà été abordés et résolus sur StackOverflow et GitHub.
3. Pandas s'intègre très bien avec d'autres bibliothèques python.
4. Pandas contient également des fonctions pour tracer des graphiques facilement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Les pandas se bloquent souvent ou parfois plantent lorsqu'ils travaillent avec des ensembles de données très volumineux (big data). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Une bibliothèque très puissante qui offre de nombreuses fonctionnalités pour travailler avec les données. Une petite quantité de code suffit pour tout type de traitement et d'analyse de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Cela peut être un peu nouveau pour les utilisateurs qui ne connaissent pas beaucoup Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'aime beaucoup pandas python car cette bibliothèque me permet d'automatiser diverses tâches avec un langage de programmation que je devrais autrement faire à la main dans Microsoft Excel. Maintenant, j'écris simplement des programmes pour faire le travail. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'aime pas que la documentation de Pandas soit un peu rudimentaire et parfois peu claire quant à l'utilisation des méthodes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Pandas est une bibliothèque très facile à utiliser. Traitez les données avec un minimum d'effort. Vous pouvez nettoyer vos données, créer des cadres de données et prétraiter vos données avec ce package. Vous pouvez l'utiliser avec le langage de programmation Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il n'y a pas grand-chose à détester. Vous pouvez le combiner avec d'autres bibliothèques pour le rendre efficace. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La facilité et la mise à jour régulière qui apporte toutes les fonctionnalités nécessaires pour le prétraitement des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il devrait être rendu plus robuste pour gérer de grands ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La bibliothèque pandas a rendu l'utilisation de Python pour effectuer l'analyse et l'exploration de données très facile et efficace. Il est facile à comprendre car la documentation est très bien rédigée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Vous pourriez avoir à convertir les structures de données de base de Python pour les rendre compatibles avec pandas. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Très facile à utiliser, rend votre travail 100 fois plus facile. Tracer des graphiques en temps réel, importer un module Python n'est qu'une ligne de code. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
C'est un peu compliqué lorsque vous voulez définir manuellement l'axe x-y de votre graphique. Pandas le définit automatiquement, donc si vos spécifications sont différentes de ce que vous obtenez du résultat de pandas, cela peut être compliqué. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'aime la bibliothèque pandas en python le mieux parce que c'est un moyen très facile de charger des données et d'analyser de grandes quantités de données dans l'environnement programmatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'aime pas que pandas soit une bibliothèque open source et parfois il est difficile de comprendre la documentation qui est écrite et disponible en ligne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'aime les pandas plus que la plupart des gens parce que c'est une bibliothèque très facile à utiliser où je peux rapidement mettre en place un flux de travail analytique et obtenir des résultats grâce à des structures de données très faciles à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je n'aime pas que pandas soit un outil open source qui ne soit pas accompagné de la documentation la plus claire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.