pandas python Avaliações e Detalhes do Produto - Página 5

Sua facilidade de instalação e integração com o restante das minhas aplicações criadas em Python é algo bastante útil e prático, o fato de permitir realizar análise de dados de uma maneira muito mais simples, precisa e segura é algo que, em última análise, dá um grande diferencial aos meus desenvolvimentos, o fato de suportar um número múltiplo de arquivos e ficheiros é algo de grande utilidade quando tenho os dados em diferentes formatos de arquivo, então, já que não tem uso exclusivo de um único formato, a entrada de dados pode ser muito mais abrangente, sua facilidade de uso e implementação é tão simples que até mesmo pessoas que não são especialistas em análise de dados podem realizar esse tipo de tarefa sem qualquer problema, a precisão dos resultados é algo realmente surpreendente e, de fato, permite tomar decisões valiosas dentro da empresa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sua curva de aprendizado pode ser um pouco lenta no início, mas, no entanto, depois que você se acostuma a usar o aplicativo, percebe que tudo é realmente simples, fácil e rápido, às vezes ele travava, embora eu não tenha certeza se era por causa do próprio aplicativo ou por causa do meu processador. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta linguagem de programação tem uma curva de aprendizado, com certeza, mas eu realmente gosto que, uma vez que você a aprende, é bem fácil de lembrar. Pandas tem uma linguagem bastante simples para escrever e codificar, mas assim como qualquer outra programação, você precisa ter cuidado com sua linguagem para fazê-la funcionar corretamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não gosto que seja difícil salvar minha programação em um pen drive. Eu sei que salva na internet, mas eu gosto de ter um backup. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas é muito útil e fácil de usar. Ele oferece um desempenho muito alto. É muito fácil de instalar e configurar. Podemos ler vários tipos de arquivos usando-o, como ssv, xls, etc. Ele torna a análise de dados muito fácil e podemos explorar o conjunto de dados para obter o máximo de conhecimento dele através de suas várias funções e recursos úteis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas Python é uma das melhores ferramentas, mas às vezes leva muito tempo para grandes conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas é uma ótima ferramenta para visualizar, importar e analisar dados em muitos formatos. Seu suporte para diferentes formatos de arquivo e seus comandos autoexplicativos tornam-no amigável mesmo para um usuário inexperiente. As conversões de dataframe do pandas para arrays numpy também são outro ótimo recurso do Pandas, já que nem todas as outras bibliotecas Python têm suporte ao Pandas. Eles têm uma página de documentação realmente rica e útil. Sua base de usuários é enorme em comparação com outras bibliotecas semelhantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas não é ótimo no gerenciamento de memória. Ele importa todos os arquivos, mesmo se você precisar de apenas algumas linhas de um arquivo. Ele também não suporta multiprocessamento e suas funções só rodam na CPU, não na GPU. Outra coisa que eu não gosto no Pandas são suas mensagens de erro. Por exemplo, KeyError quando não consegue encontrar a coluna especificada no dataframe. Esse tipo de erro deve fornecer mensagens amigáveis em vez de mensagens robóticas como 'KeyError 'some_column'. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Python Pandas é usado para gerar dados estruturados a partir de dados não estruturados, como dados em formato JSON. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A coisa mais desagradável é que no pandas os dados são estruturados de forma lenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fácil de aprender e entender. Aprendendo isso com bastante facilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, ele trava sem motivo e também é difícil usar a GPU da AMD. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o pandas é que podemos realizar operações de análise de dados com ele na conclusão do processo de ciência de dados. Ele possui várias funções para realizar operações sobre o data frame (ou seja, array ou matriz). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Isso não é algo que não gostamos sobre os pandas. É um requisito da análise que isso deva ter a funcionalidade de otimização de memória. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

podemos realizar a operação de ciência de dados abaixo

podemos fazer limpeza de dados com esta biblioteca python

podemos fazer pré-processamento de dados e muito mais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Isto requer um pouco mais de memória para processar os dados em massa que devem ser otimizados. Deve ser compatível com versões também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- Facilidade de uso: Posso simplesmente ler um arquivo digitando read_excel('name.xlsx') e pronto.

- Capacidade de gerenciar todos os tipos de dados para todas as necessidades. Você tem dados multi-indexados e quer ordenar de forma hierárquica? Sem problema, pandas tem uma solução para isso, assim como para tudo que você faz.

- É baseado no NumPy, então funciona de forma muito eficiente graças ao processamento vetorizado, o que é muito valioso ao trabalhar com grandes quantidades de dados.

- Também é baseado no Matplotlib, o que torna a visualização muito conveniente. Posso simplesmente escrever df['data'].hist() para plotar um histograma ou df['data'].plot() para um gráfico de linha ou df['data'].plot(kind = 'bar') para um gráfico de barras, sem ter que lidar com muitos parâmetros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora seja ótimo ter o matplotlib no background do pandas, alguns recursos do matplotlib não estão exatamente disponíveis no pandas, então temos que usar o matplotlib. Poder usar todos os recursos do matplotlib seria bom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.