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

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(61)

4.5 de 5

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As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.

Veja como.

Nikhil G.

Part Time Trainer

Médio Porte (51-1000 emp.)

1/27/2019

"Bom pacote para partes de análise preditiva em Python"

4/5

O que você mais gosta pandas python?

Melhor pacote para prever os resultados e visualizar dados, facilidade de implementação de funções em Python Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Ele apresenta deficiências em termos de precisão, onde linguagens de programação como R oferecem o melhor resultado em termos de precisão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Educação Superior

Empresa (> 1000 emp.)

4/26/2019

"A melhor biblioteca para qualquer coisa relacionada a dados"

5/5

O que você mais gosta pandas python?

Possui as melhores e mais diretas funções para análise de dados e representação visual. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Há MUITO para aprender aqui. Para ser um especialista em pandas, você precisa de meses e meses de treinamento e uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços

Empresa (> 1000 emp.)

4/18/2019

"Carregue dados facilmente"

3/5

O que você mais gosta pandas python?

Usando pandas, podemos facilmente carregar dados e trabalhar com os dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Às vezes, a extração de dados de arquivos CSV é um pouco confusa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Software de Computador

Médio Porte (51-1000 emp.)

4/2/2019

"Pandas"

4.5/5

O que você mais gosta pandas python?

Facilidade de uso e ampla popularidade com suporte de código aberto Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

É um pouco difícil de entender até você colocar a mão na massa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em E-Learning

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

11/26/2018

"Pandas em Python"

4/5

O que você mais gosta pandas python?

A biblioteca Pandas em Python permite que você trabalhe com seus dados em um data frame. Ela permite que você manipule os dados e é uma biblioteca importante para a organização e transformação de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Ele pode lidar principalmente com data frames. Você terá que importar outras bibliotecas como numpy para qualquer tipo de aritmética. No entanto, ele realiza seu trabalho básico. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Morgan S.

Advisory Services - Consultant

Serviços Financeiros

Médio Porte (51-1000 emp.)

9/19/2018

"Fácil de trabalhar e rápido!"

4/5

O que você mais gosta pandas python?

Gosto da flexibilidade nos casos de uso para o meu trabalho. Muitas vezes, tenho que mudar e alterar códigos sob demanda com base no feedback multifuncional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Esquemas de cores que são mais escuros. No geral, o produto é ótimo e o usamos várias vezes ao dia. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Hardware de Computador

Empresa (> 1000 emp.)

9/27/2018

"Boa biblioteca para ciência e pesquisa"

4.5/5

O que você mais gosta pandas python?

Pandas é uma biblioteca Python que é facilmente utilizável para fazer análise estatística em grandes conjuntos de dados. Ela permite que você crie tabelas com janelas e séries temporais nas quais você pode aplicar funções para obter os detalhes que você precisa. A documentação é bastante bem escrita. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Alguns dos conceitos são difíceis de entender e leva algum tempo para configurar. Você precisa estar familiarizado com conceitos matemáticos e estatísticos para alguns dos usos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Software de Computador

Empresa (> 1000 emp.)

2/22/2019

"Use python para API"

4/5

O que você mais gosta pandas python?

Simplicidade e módulos embutidos com muitas bibliotecas Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Nada por enquanto, mas pode ter mais recursos de interface gráfica. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Gestão Educacional

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

10/31/2018

"Pandas em Python"

4/5

O que você mais gosta pandas python?

Pandas é um ótimo módulo para se trabalhar em Python. Ele fornece estruturas e ferramentas de análise de dados para programação em Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta pandas python?

Apenas alguns comandos específicos podem ser executados através desta biblioteca. Você precisa importar várias bibliotecas diferentes para poder usar o Python corretamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.