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Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more.
18,949
Unternehmen
Wir haben Daten zu 18,949 Unternehmen, die Pandas verwenden. Unsere Pandas Kundenliste steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, darunter Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografische Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Unternehmen | Land | Branche | Mitarbeiter | Umsatz |
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Agoda | Singapur | Software Development | 9.7K | |
JPMorgan Chase Bank, N.A. | Vereinigte Staaten | Financial Services | 76K | $135M |
Databricks | Vereinigte Staaten | Software Development | 8.8K | $600M |
IBM | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Pactiv Evergreen | Vereinigte Staaten | Machinery Manufacturing | 11K | $5.2B |
Indeed | Vereinigte Staaten | Technology, Information And Internet | 18K | $2.7B |
Zoo Atlanta | Vereinigte Staaten | Financial Services | 420 | $7.9M |
Very | Vereinigte Staaten | Software Development | 194 | $6M |
Cash App | Vereinigte Staaten | Technology, Information And Internet | 3.9K | $6B |
Tripadvisor | Vereinigte Staaten | Software Development | 5.8K | $777M |
Tesla | Vereinigte Staaten | Motor Vehicle Manufacturing | 65K | $75B |
![]() Spotify | Schweden | Musicians | 15K | $14B |
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Nutzungsstatistiken für Technologie und Marktanteil
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologienutzung, Jobpositionen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
Sie können Alarme für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Alarme in Ihrem Posteingang, wenn es neue Unternehmen gibt, die diese Technologie verwenden.
Sie können seine Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Pandas wird in 102 Ländern verwendet
Es gibt 28 Alternativen zu Pandas
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Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Firmenwebseiten, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um die von Unternehmen verwendeten Technologien zu verstehen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einsichten und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends der Branche widerspiegeln.
Pandas ist ein vielseitiges und leistungsfähiges Open-Source-Projekt zur Datenverarbeitung und -analyse im Python-Programmierungsgebiet. Es bietet leicht zu verwendende Datenstrukturen und Analysetools, die für die Arbeit mit strukturierten Daten essentiell sind. Pandas wird in der Datenwissenschaft, der Künstlichen Intelligenz, der Finanzwelt und anderen Branchen genutzt, wo Datenverarbeitung und -analyse entscheidend sind.
Pandas fällt unter die Kategorie "Data Science Tools", insbesondere bekannt für seine Fähigkeiten in der Datenmanipulation, -reinigung und -analyse. Es ermöglicht Nutzern, großangelegte Datensätze konzentriert zu verarbeiten, indem es Datenstrukturen wie Datenframes und serielle Daten bietet, zusammen mit Funktionen für Filterung, Gruppierung und -umwandlung von Daten. Pandas ist die erste Wahl für Datenwissenschaftler und Analysten aufgrund seiner Einfachheit und Effizienz bei der Bearbeitung komplexer Datenaufgaben.
Pandas wurde 2008 von Wes McKinney gegründet, während er bei AQR Capital Management arbeitete. Der Anlass zur Gründung von Pandas war die Sch Affektivität, eine flexible und einfache Werkzeug für Datenmanipulation und -analyse in Python anzubieden. Ursprünglich entwickelt, um die Einschränkungen von bestehenden Datenanalysetools zu überwinden, hat Pandas schnell Popularität innerhalb der Python-Gemeinschaft und weit darüber hinaus erlangt.
Aktuell hält Pandas eine bedeutende Marktanteil in der Kategorie "Data Science Tools", da es ein bevorzugtes Werkzeug für Datenmanipulationen ist. Sein benutzerfreundliches Interface und seine umfassende Funktionen haben dazu beigetragen, dass es weltweit eingesetzt wird. Da die Nachfrage nach Daten-getriebenen Entscheidungsfindungen in verschiedenen Branchen wächst, wird sich der Marktanteil von Pandas in Zukunft erheblich steigern, da mehr Berufstätige es für ihre Datenanalysebedürfnisse einsetzen.
Die Bibliothek Pandas ist ein unentbehrliches Werkzeug in der professionellen Analyse von Daten und in der Data-Wissenschaft angesichts ihrer Vielseitigkeit und Effizienz bei der Datenmanipulation und -analyse. Einige der Vorteile von Pandas sind:
Pandas bietet eine leistungsfähige Datenstruktur, den DataFrame, mit der große Datenmengen leicht zu handhaben sind. Die integrierten Funktionen und Methoden ermöglichen einen schnellen Umgang mit Datenreinigung, -filtrierung und -transformierung im Vergleich zu traditionellen Methoden wie der Verwendung von reinen Python-Listen oder -Wörtern.
Pandas integriert sich reibungslos mit anderen Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Matplotlib, was ein umfassendes Ökosystem für die Datenanalyse und -visualisierung schafft. Diese Integration streamt den Analyseprozess und eliminiert die Notwendigkeit, zwischen verschiedenen Werkzeugen zu springen, was die Produktivität und die Zusammenarbeit fördert.
Pandas bietet ein robustes Unterstützung für zeitbasierte Daten, bestehend aus speziellen Datenstrukturen und -funktionen für die Analyse von temporalen Daten. Seine Funktionen zur Zeitreihenanalyse übertreffen diejenigen traditioneller SQL-Datenbanken und bieten mehr Flexibilität und Funktionen bei Aufgaben wie Zeit-basierten Indexieran und -umwandeln.
Pandas vereinfacht komplexe Datemanipulationsaufgaben mit seiner intuitiven Syntax und umfassenden Funktionalität. Im Vergleich zu Tabellenkalkulationsprogrammen wie Excel ermöglicht Pandas umfangreichere Operationen wie die Gruppierung nach, Pivot-Tabelle und Verschmelzung mehrerer Datensätze leicht miteinander zu kombinieren.
Insgesamt setzt sich Pandas von anderen Werkzeugen in der Datenwissenschaft durch seine Effizienz, seine Integrationsfähigkeiten, seine spezialisierten Funktionen für die Zeitreihenanalyse und seine Flexibilität bei der Datemanipulation ab. Durch das Ausnützen von Pandas können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten auslösen und orientierte Entscheidungsprozesse durchführen.
Pandas ist eine beliebte Werkzeug zur Datenmanipulation und -analyse im Bereich der Datenwissenschaft, das von Unternehmen aus verschiedenen Branchen weitverbreitet verwendet wird. Einige reale Fallstudien von Unternehmen, die Pandas in ihren Geschäftsoperationen nutzen, sind hier aufgeführt.
Facebook, eines der größten sozialen Medienplattformen der Welt, verwendet Pandas für Datenauswertung und -insights generierung. Sie begannen 2014 Pandas zu verwenden, um effizient große Mengen an Benutzerdaten zu verarbeiten. Pandas hilft Facebook, ihre Datenverarbeitungspipelines zu stromlinienförmig zu gestalten und aussagekräftige Erkenntnisse ableiten, um die Benutzererfahrung und die Leistung der Plattform zu optimieren.
Netflix, ein globaler Anbieter von Streaming-Dienstleistungen, nutzt Pandas für verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit Inhaltsrecommender-Algorithmen und Benutzerverhaltensanalysen. Sie begannen 2015 Pandas in ihrem Workflow zu integrieren, um große Datenmengen effektiv zu organisieren und zu analysieren. Durch die Verwendung von Pandas kann Netflix die Inhaltspersonalisierung und die Benutzerbindung auf seiner Plattform verbessern.
Airbnb, ein führender Online-Marktplatz für Unterkünfte und Touristen-Erlebnisse, setzt sich auf Pandas ab für die Datenmanipulation und -analyse. Seit 2016 nutzt Airbnb Pandas, um bedeutende Erkenntnisse aus diversen Datenmengen, wie Benutzerbewertungen, Buchungstrends und Preissprüngeln, zu extrahieren. Durch die Verwendung von Pandas kann Airbnb besser verstehe, wie sich der Markt entwickelt und kann seine Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen.
diese Fallstudien zeigen exemplarisch, wie Unternehmen wie Facebook, Netflix und Airbnb Pandas verwenden, um Datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre Kernoperationen über verschiedene Domänen hinweg zu optimieren.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die Pandas verwenden, auf TheirStack.com einsehen. Unsere Plattform bietet eine umfassende Datenbank von Unternehmen, die verschiedene Technologien und interne Tools nutzen.
Bis jetzt haben wir Daten von 18,949 Unternehmen, die Pandas verwenden.
Pandas wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Software Development", "Financial Services", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Machinery Manufacturing", "Technology, Information And Internet", "Financial Services", "Software Development", "Technology, Information And Internet", "Software Development", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die Pandas nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die Pandas verwenden, umfassen Agoda, JPMorgan Chase Bank, N.A., Databricks, IBM, Pactiv Evergreen, Indeed, Zoo Atlanta, Very, Cash App, Tripadvisor und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 18,949 Unternehmen, die Pandas nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist Pandas am beliebtesten in Vereinigte Staaten (6,280 companies), Vereinigtes Königreich (1,391 companies), Deutschland (662 companies), Indien (651 companies), Frankreich (602 companies), Kanada (510 companies), Spanien (500 companies), Brasilien (343 companies), Niederlande (195 companies), Australien (184 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die Pandas verwenden, finden, indem Sie auf TheirStack.com danach suchen. Wir verfolgen Stellenanzeigen von Millionen von Unternehmen und nutzen sie, um herauszufinden, welche Technologien und internen Tools sie verwenden.