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Utilisabilité et représentation graphique de divers ensembles de données Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Rien de vraiment déplaisant, c'est encore en développement en espérant mûrir suffisamment pour être le meilleur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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C'est facile à comprendre. C'est parfait pour la manipulation de données de petite taille. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il a tendance à être plus lent à mesure que la taille des données augmente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Il a plusieurs fonctions pour le traitement des ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La syntaxe continue de changer avec les mises à jour, ce qui cause parfois de la confusion. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Pandas python est une bibliothèque très puissante en python, Pandas a des fonctionnalités incroyables comme l'analyse de données pour des fichiers comme les fichiers CSV, les fichiers Excel, les fichiers json, les fichiers dollar, les fichiers .text, etc. Il convertira tous les types de fichiers en dataframe et vous pouvez facilement effectuer des opérations sur ce dataframe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'utilise pandas depuis 1 an et je n'ai aucun reproche à faire à pandas car c'est une bibliothèque très puissante. Pandas ne visualise les données que dans un dataframe, si nous voulons visualiser les données, nous devons utiliser une autre bibliothèque pour cela, mais à part cela, pandas est une très grande bibliothèque. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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- Facilité d'utilisation
- Facilité de mise en œuvre
- Facilité d'intégration
- Polyvalence
- Bibliothèque mise à jour Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il n'y a pas de choses que je n'aime pas auxquelles je peux penser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Les DataFrames dans Pandas sont utiles pour gérer et analyser les données de manière très efficace. De plus, pandas fournit des méthodes intégrées pour filtrer et trier les données, gérer les données manquantes. Pandas permet/soutient la lecture de données à partir de fichiers Excel, CSV, etc., ce qui est un autre avantage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Pandas a quelques points faibles. Lorsque de grands ensembles de données sont fournis en entrée, Pandas rencontre des problèmes de performance car interagir avec de grands DataFrames et effectuer des opérations sur eux prend du temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Les pandas en Python ont la capacité de gérer et de manipuler de grands ensembles de données avec facilité. Il offre un ensemble riche de fonctions et de méthodes qui rendent le nettoyage, la transformation et l'analyse des données efficaces et intuitifs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Les pandas fonctionnent lentement pour des ensembles de données très volumineux, les cadres de données pandas sont mutables, ce qui signifie qu'ils peuvent être modifiés à tout moment, cela peut être avantageux mais peut être déroutant ou ne pas bien fonctionner s'ils ne sont pas manipulés correctement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Pandas est largement utilisé pour la manipulation et l'analyse de données. Nous pouvons lire des fichiers de jeux de données tels que CSV, Excel et traiter ces fichiers. Pandas dispose de structures de données tabulaires comme les dataframes et les séries. Il possède plus de fonctions pour la manipulation des données. Les enregistrements vides sont correctement gérés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Les pandas consomment plus de mémoire lorsqu'ils travaillent avec des ensembles de données plus volumineux. C'est pourquoi il y a des limitations de performance. Cela dépend de bibliothèques externes. Le support et la performance devraient être améliorés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Les pandas peuvent structurer nos données avec une variété d'extensions comme le support pandas html, xlsx, extension CSV, etc. avec pandas, nous pouvons également manipuler nos données et les analyser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Pandas doit travailler sur leur centre de support car certains problèmes ne sont pas résolus dans d'autres outils, comme l'erreur os de pandas. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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- très flexible
- beaucoup de soutien (communauté, chat, tutoriel, cours,...)
- une grande communauté pour soutenir le développement de la bibliothèque
- une énorme quantité de projets, d'entreprises et de personnes l'utilisant Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
- syntaxe très complexe, inutile
-très lent, grand manque de performances
-grands problèmes lors de l'utilisation de dataframes qui ne tiennent pas en mémoire
-les nouvelles versions ne garantissent pas que le code développé avec les versions précédentes fonctionnera correctement Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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