Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
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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.
22,706
empresas
Estadísticas de Uso de Tecnología y Cuota de Mercado
Puedes personalizar estos datos según tus necesidades al filtrar por geografía, industria, tamaño de la empresa, ingresos, uso de tecnología, posiciones laborales y más. Puedes descargar los datos en formato Excel o CSV.
Puedes recibir alertas para estos datos. Puedes comenzar seleccionando la tecnología que te interesa y luego recibirás alertas en tu bandeja de entrada cuando haya nuevas empresas que utilicen esa tecnología.
Puedes exportar estos datos a un archivo Excel, el cual puede ser importado a tu CRM. También puedes exportar los datos a una API.
Pandas se utiliza en 116 países
Tenemos datos de 22,706 empresas que usan Pandas. Esta lista curada está disponible para su descarga y viene enriquecida con detalles vitales de la empresa, incluida la clasificación de la industria, el tamaño de la organización, la ubicación geográfica, las rondas de financiación y las cifras de ingresos, entre otros.
Technology
is any of
Pandas
Empresa | País | Industria | Empleados | Ingresos | Tecnologías |
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Singapur | Software Development | 10K |
| Pandas | |
Reino Unido | Professional Services | 328K | $50B | Pandas | |
Estados Unidos | Software Development | 9.6K | $600M | Pandas | |
Estados Unidos | Machinery Manufacturing | 11K | $5.2B | Pandas | |
Estados Unidos | Motor Vehicle Manufacturing | 66K | $75B | Pandas | |
Estados Unidos | Technology, Information And Internet | 18K | $2.7B | Pandas | |
Estados Unidos | Technology, Information And Internet | 4K | $6B | Pandas | |
Estados Unidos | Software Development | 8.7K | $1.9B | Pandas | |
Estados Unidos | Financial Services | 420 | $7.9M | Pandas | |
Australia | Financial Services | 980 | $696M | Pandas |
Hay 141 alternativas a Pandas
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Preguntas frecuentes
Nuestros datos provienen de ofertas de empleo recopiladas de millones de empresas. Monitoreamos estas publicaciones en sitios web de empresas, bolsas de trabajo y otras plataformas de reclutamiento. Analizar ofertas de empleo ofrece un método confiable para comprender las tecnologías que están utilizando las empresas, incluido su uso de herramientas internas.
Actualizamos nuestros datos diariamente para garantizar que estés accediendo a la información más actual disponible. Este proceso de actualización frecuente garantiza que nuestras percepciones e inteligencia reflejen los últimos desarrollos y tendencias dentro de la industria.
Los pandas son una biblioteca de código abierto y de alta potencia para el lenguaje de programación de Python, especializada en la manipulación y el análisis de datos. Proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis fácilmente accesibles que son fundamentales para trabajar con datos estructurados. Los pandas son ampliamente utilizados en ciencia de datos, aprendizaje automático, finanzas y otras industrias donde la procesamiento y el análisis de datos son esenciales.
Los pandas caen bajo la categoría de Herramientas de Ciencia de Datos, y se conocen especialmente por sus habilidades en la manipulación de datos, limpieza y análisis. Permite a los usuarios manipular grandes conjuntos de datos de manera eficiente mediante estructuras de datos como cuadros de datos y series, junto con funciones para filtrar, agrupar y transformar datos. Los pandas es la elección número uno para científicos de datos y analistas debido a su simplicidad y efectividad en la gestión de tareas complejas de datos.
Los pandas fueron fundados en 2008 por Wes McKinney mientras trabajaba en AQR Capital Management. La motivación detrás de crear los pandas fue proporcionar una herramienta flexible e intuítica para la manipulación y el análisis de datos en Python. Desarrollado inicialmente para abordar los límites de las herramientas de análisis de datos existentes, los pandas ganaron pronto popularidad en la comunidad de Python y más allá.
En la actualidad, los pandas tienen una participación significativa en la categoría de Herramientas de Ciencia de Datos, y son una biblioteca preferida para tareas de manipulación de datos. Su interfaz amigable y extensa funcionalidad han contribuido a su adopción generalizada. Con el creciente demanda de toma de decisiones basada en datos en diferentes industrias, se espera que la participación de los pandas crezca aún más en el futuro, ya que más profesionales recurran a ellos para sus necesidades de análisis de datos.
Puede acceder a una lista actualizada de empresas que utilizan Pandas visitando TheirStack.com. Nuestra plataforma ofrece una base de datos completa de empresas que utilizan diversas tecnologías y herramientas internas.
Hasta ahora, tenemos datos de 22,706 empresas que utilizan Pandas.
Pandas es utilizado por una amplia gama de organizaciones en diversas industrias, incluyendo "Software Development", "Professional Services", "Software Development", "Machinery Manufacturing", "Motor Vehicle Manufacturing", "Technology, Information And Internet", "Technology, Information And Internet", "Software Development", "Financial Services", "Financial Services". Para obtener una lista completa de todas las industrias que utilizan Pandas, por favor visita TheirStack.com.
Algunas de las empresas que utilizan Pandas incluyen Agoda, PwC, Databricks, Pactiv Evergreen, Tesla, Indeed, Cash App, Snowflake, Zoo Atlanta, Afterpay y muchas más. Puedes encontrar una lista completa de 22,706 empresas que utilizan Pandas en TheirStack.com.
Según nuestros datos, Pandas es más popular en Estados Unidos (6,466 companies), Reino Unido (1,491 companies), India (682 companies), Francia (627 companies), Alemania (586 companies), España (486 companies), Canadá (454 companies), Brasil (327 companies), Países Bajos (252 companies), Australia (175 companies). Sin embargo, es utilizado por empresas en todo el mundo.
Puedes encontrar empresas que utilizan Pandas buscando en TheirStack.com. Rastreamos ofertas de empleo de millones de empresas y las utilizamos para descubrir qué tecnologías y herramientas internas están utilizando.