O G2 sobre pandas python

pandas python Pros and Cons: Top Advantages and Disadvantages

Quick AI Summary Based on G2 Reviews

Generated from real user reviews

Os usuários apreciam as múltiplas funções para processamento de conjuntos de dados no pandas, aprimorando suas capacidades de gerenciamento de dados. (1 mentions)

Os usuários elogiam a qualidade do design do pandas, destacando sua excelente usabilidade e representação gráfica para conjuntos de dados. (1 mentions)

Os usuários acham o pandas Python fácil de entender, especialmente para manipular dados de pequeno porte sem esforço. (1 mentions)

Os usuários consideram a facilidade de uso do pandas Python inestimável para a manipulação e análise eficiente de dados. (1 mentions)

Os usuários valorizam as integrações fáceis do pandas, que agilizam seus fluxos de trabalho de processamento de dados de forma eficaz. (1 mentions)

Os usuários experimentam problemas de desempenho com o pandas, pois ele desacelera significativamente com conjuntos de dados maiores. (1 mentions)

Os usuários experimentam dificuldade de compreensão devido à mudança de sintaxe em atualizações, levando a confusão no uso. (1 mentions)

Principais Alternativas de pandas python Mais Bem Avaliadas

Appsmith

(65)

4.7 de 5

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python xlrd

Por python xlrd

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4.1 de 5

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Por Flutter

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As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.

Veja como.

Usuário Verificado em Bancário

Médio Porte (51-1000 emp.)

5/30/2022

"Processamento de dados facilitado!"

5/5

O que você mais gosta pandas python?

A superioridade vem na forma de usar pandas - amigável ao usuário. Ele oferece uma grande quantidade de flexibilidade para o usuário usá-lo da maneira que ele/ela quiser. O suporte é forte e extenso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Quando se trata de desgostar, é confuso no início. Um iniciante precisa de orientação quando quer começar a usar pandas. Há uma quantidade abundante de recursos, o que por si só torna isso confuso. No entanto, pode-se facilmente aprender investindo tempo e colocando a mão na massa (codificando). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:

Cem por cento recomendado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

Uma vez que um programador está acostumado, pandas pode ser usado em qualquer lugar para lidar/manipular dados. Torna-se super fácil com o uso de data frames e séries utilizá-lo para o desenvolvimento de aplicações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Jai Chand P.

Postdoctoral Research Associate

Empresa (> 1000 emp.)

1/7/2022

"Pandas é um módulo baseado em Python usado para importação, processamento, manipulação e análise de dados."

5/5

O que você mais gosta pandas python?

O framework Pandas oferece uma variedade de opções para importar dados com uma função muito simples. Pandas possui várias pequenas funções com modificações mínimas que podem ser usadas para manipular os dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Pandas deve ter algumas boas ferramentas de visualização incluídas. Como no pacote seaborn, a biblioteca pandas também pode ser atualizada e pode incluir opções para gráficos coloridos e outros diagramas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

Hoje em dia estou trabalhando em algoritmos de aprendizado profundo. Estou tentando desenvolver pipelines para previsão de biomarcadores de câncer usando aprendizado profundo. Portanto, a análise de dados de alta capacidade requer pandas. Pandas pode lidar com grandes matrizes e manipulá-las facilmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

AMIT J.

Data Scientist L3

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

12/10/2021

"pandas python revisão"

5/5

O que você mais gosta pandas python?

Para ler arquivos CSV ou Excel, geralmente uso a biblioteca pandas em Python o tempo todo. Além disso, às vezes a prefiro para visualização. Uma vez que leio o arquivo CSV em Python, com a ajuda do dataframe do pandas, realizar uma análise estatística é muito fácil, muitas funções embutidas estão disponíveis para uso. Uma única linha de programa pode ajudar você. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

como é fácil de usar, quase todas as funções são úteis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:

Eu recomendarei a todos, use a biblioteca pandas. É uma biblioteca benéfica. Às vezes, podemos usá-la em escala também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

Principalmente, eu o utilizo para ler arquivos csv ou excel com uma única linha de comando. Assim que leio o dataframe, muitas funções embutidas estão disponíveis para diferentes tipos de trabalho, como análise estatística e visualização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Hospital e Cuidados de Saúde

Médio Porte (51-1000 emp.)

11/29/2021

"Primeira ferramenta de Engenheiro de Dados"

5/5

O que você mais gosta pandas python?

Há um método para tudo e uma maneira ainda mais eficiente de fazer o que você já faz em Python! Isso não é apenas adicionar funcionalidade, mas melhorar a funcionalidade que você já tem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Nada! Eu realmente amo o Pandas, eu o uso todos os dias há um ano, e tudo é tão fácil desde então, e meu código melhorou tanto em eficiência que como eu poderia não gostar do pandas? Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:

veja quais métodos são mais eficientes para o que você está fazendo, python e pandas têm muitas maneiras de realizar as mesmas coisas, mas algumas são muito mais eficientes do que outras Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

migrar informações de arquivos e bancos de dados para um data warehouse, como uma ferramenta de centralização funciona muito bem e se você conhece pandas, sabe como usar dataframes do spark e dask Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Mahesh S.

Senior Embedded Firmware Engineer

Empresa (> 1000 emp.)

7/10/2021

"uso do pacote panda para ciência de dados é a melhor experiência para mim"

3/5

O que você mais gosta pandas python?

Eu gosto mais da integração do numpy e ipython, que é muito útil para qualquer aplicação. Eu gosto dos pacotes PANDA, que são úteis para múltiplos processamentos de dados e aplicações de aprendizado de máquina. Julia e scipy também eu gosto. Data frame é essencial para manipulação de dados e fácil de vincular com SQL. Ele fornece o mesmo resultado em menos linhas de código em comparação com C++ e C. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Os alunos não conseguem usá-lo de forma eficiente porque a mudança para o panda a partir do python padrão é muito difícil. Documentação menos eficaz torna difícil entender os recursos da biblioteca em comparação com outros pacotes. Não é essencial para aplicações embarcadas baseadas em IoT. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:

Os usuários podem obter mais resultados escrevendo menos código. Ele possui recursos impressionantes do conjunto para o campo da ciência de dados, pois lida com uma grande quantidade de dados, sendo assim benéfico para as organizações. Pode ser útil para aplicações personalizadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

Ele resolveu meu tempo de desenvolvimento de codificação, pois fornece pacotes de bibliotecas poderosos. Ele resolveu minhas habilidades de representação de dados. Ele resolve o problema de produtividade da minha equipe porque foi desenvolvido para a plataforma Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Chandresh M.

System Engineer

Médio Porte (51-1000 emp.)

9/25/2021

"Melhor biblioteca Python para dados tabulares"

4.5/5

O que você mais gosta pandas python?

Minha coisa favorita sobre o Pandas é como ele pode facilmente representar seus dados. Usando apenas duas linhas de código, você pode importar seus dados. Outra coisa é que ele lida facilmente com dados pesados. Ele também fornece uma função de visualização de dados que me ajuda a visualizar meus dados. Oferece um grande número de funções para fazer manipulações de dados. Para mim, é a melhor biblioteca para dados tabulares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Uma coisa que eu não diria que gosto é que algumas funções no pandas vêm com uma sintaxe muito complexa. Não consigo me lembrar dela. Então, às vezes, tenho que verificar a documentação do Pandas para usá-la. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:

Eu recomendo para aquelas pessoas que querem aprender análise de dados usando Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

Eu estou usando Pandas para manipulação de dados CSV e extração de informações dele. Eu também estou usando Pandas para visualização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Alvaro R.

Profesor titular

Empresa (> 1000 emp.)

9/30/2018

"A biblioteca mais utilizada para gerenciar dados em formato de tabela em Python"

4.5/5

O que você mais gosta pandas python?

Pandas é a biblioteca mais comum em Python quando você precisa lidar com dados em formato de tabela. Isso faz do pandas uma biblioteca com muita ajuda disponível na web. Eu gosto da maneira de importar dados para pandas a partir de formatos de texto, planilhas, csv, tsv, etc. Também gosto da maneira de selecionar linhas e colunas e de operar com elas. Embora seja um pouco confuso no início, uma vez que você se acostuma com a maneira de gerenciar dados com pandas DataFrames, é bastante fácil manipular os dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Se você não for cuidadoso ao gerenciar dados com pandas, as estruturas internas do pandas podem usar uma grande quantidade de memória. Isso ocorre porque o pandas usa, por padrão, o tipo de objeto, que requer muita memória. Para resolver esse problema, é necessário converter tipos numéricos para tipos int. Assim, é possível reduzir o espaço em mais de 50%. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:

Eu recomendo ler tutoriais sobre como reduzir o uso de memória com pandas. Eu também recomendo ver vários tutoriais sobre como gerenciar linhas e colunas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

Eu uso pandas para importar dados de outras fontes, como planilhas ou arquivos csv. Em seguida, posso operar com esses dados e encontrar padrões entre eles. Pandas me permite realizar várias operações com muito poucas instruções. Além disso, algumas bibliotecas científicas exigem o uso de DataFrames do pandas como entrada. Portanto, tenho que converter meus dados em DataFrames do pandas para usar essas bibliotecas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Software de Computador

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

11/4/2021

"Excelente e essencial estrutura para analistas e cientistas de dados"

5/5

O que você mais gosta pandas python?

No coração da biblioteca Pandas está o data frame, que torna o uso do framework Pandas interoperável do ponto de vista do desenvolvimento de habilidades. Aprender os métodos no Pandas não será valioso apenas dentro do Python, mas você pode rapidamente transferir seu conhecimento do framework para R ou até mesmo Spark (para aplicações de big data). Além disso, o próprio framework implementado em Python é benéfico para análise de dados, fornecendo inúmeras funções auxiliares no objeto data frame, que incluem métodos de agregação, métodos de cálculo estatístico padrão e funcionalidades práticas de junção/mesclagem e subsetting que todos os analistas de dados provavelmente usarão. Além disso, ele é construído sobre o Numpy para fácil transferência entre esses tipos para trabalhos mais pesados/reais ou até mesmo elevando-o a um nível mais alto de abstração para mais trabalhos de visualização de dados/comunicações/análise. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Não há muito do que não gostar, exceto talvez as restrições de memória e tempo de execução. Ao adicionar muita 'estrutura extra' em cima do array NumPy, o data frame não é o tipo de dado mais eficiente, mas o que você obtém vale os recursos extras necessários para executá-lo, embora talvez não em escala extrema (várias dezenas de gigabytes ou mais de alguns milhões de linhas, dependendo de quantas colunas de dados estão incluídas no seu frame). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando pandas python:

Se você gosta do ambiente semelhante a um data frame, também deve considerar usar R se estiver interessado em aplicações mais voltadas para estatísticas e não tiver tempo para implementar muitos desses algoritmos personalizados manualmente, ou Spark se precisar operar em casos de uso em escala de big data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é pandas python E como isso está te beneficiando?

Pandas nos permite construir um objeto 'planilha' programático dentro do ambiente de pilha de dados do Python. Este quadro de dados nos permitirá operar de forma eficiente com 'tabelas de tipos mistos' todos os dias para quase todas as aplicações de domínio em análise de dados/ciência de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

GouriS S.

Data Scientist

Médio Porte (51-1000 emp.)

9/11/2021

Parceiro comercial do vendedor ou concorrente do vendedor, não incluído nas pontuações do G2.

"Pandas para pré-processamento de dados"

5/5

O que você mais gosta pandas python?

A melhor coisa sobre a biblioteca pandas em python é que ela oferece uma vasta funcionalidade para manipular os dados em todos os ângulos. Ela processa os arquivos CSV com grande velocidade. Ela oferece a facilidade de processar todos os tipos de dados, seja de arquivo, arquivo json, de bancos de dados, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

O que eu não gosto sobre pandas é que, em um grande conjunto de dados, ele ocupa muita memória e, por causa disso, trava o sistema devido a erro de memória cheia. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

deniz y.

Business Intelligence Manager

Empresa (> 1000 emp.)

9/21/2021

"A melhor ferramenta de manipulação de dados"

4.5/5

O que você mais gosta pandas python?

Um excelente módulo Python que pode ser usado para análise de dados. Ele pode ser facilmente manipulado convertendo os dados em uma estrutura de tabela muito facilmente. É instalado com matplotlib. Suporta muitos tipos diferentes de arquivos. Excel, CSV, Pickle.. É muito ideal para processamento de linhas e colunas, expansão de dados, ordenação de dados, filtragem, classificação baseada em rótulos, limpeza de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Não consigo encontrar a letra "i" ao filtrar após reduzir o caractere "i" com minúsculas. Então, corrijo meus dados primeiro e depois carrego-os no quadro de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.