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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
entreprises
Nous disposons de données sur 18,949 entreprises qui utilisent Pandas. Notre liste de clients Pandas est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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Agoda | Singapour | Software Development | 9.7K | |
JPMorgan Chase Bank, N.A. | États-Unis | Financial Services | 76K | $135M |
Databricks | États-Unis | Software Development | 8.8K | $600M |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Pactiv Evergreen | États-Unis | Machinery Manufacturing | 11K | $5.2B |
Indeed | États-Unis | Technology, Information And Internet | 18K | $2.7B |
Zoo Atlanta | États-Unis | Financial Services | 420 | $7.9M |
Very | États-Unis | Software Development | 194 | $6M |
Cash App | États-Unis | Technology, Information And Internet | 3.9K | $6B |
Tripadvisor | États-Unis | Software Development | 5.8K | $777M |
Tesla | États-Unis | Motor Vehicle Manufacturing | 65K | $75B |
![]() Spotify | Suède | Musicians | 15K | $14B |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Pandas est utilisé dans 102 pays
Il y a 28 alternatives à Pandas
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Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
Les Pandas sont une bibliothèque logicielle de traitement de données ouverte et puissante basée sur le langage de programmation Python. Elle fournit des structures de données et des outils d'analyse de données faciles à utiliser qui sont essentiels pour travailler avec des données structurelles. Les Pandas sont largement utilisés dans le domaine de l'intelligence artificielle, de la finance et d'autres domaines où le traitement et l'analyse de données sont essentiels.
Les Pandas tombent dans la catégorie des outils de science des données, spécifiquement connus pour leurs capacités pour le traitement, la nettoyage et l'analyse de données. Ils permettent aux utilisateurs de gérer efficacement de grandes quantités de données en offrant des structures de données telles que des données en cadres et des séries, ainsi que des fonctions pour filtrer, regrouper et transformer les données. Les Pandas sont le choix préféré des scientifiques des données et des analystes en raison de leur simplicité et de leur efficacité pour gérer les tâches complexes de données.
Les Pandas ont été fondées en 2008 par Wes McKinney alors qu'il travaillait chez AQR Capital Management. La motivation derrière la création des Pandas était de fournir une outil flexible et intuitif pour le traitement et l'analyse des données dans Python. Initialement développé pour répondre aux limitations des outils d'analyse de données existants, les Pandas ont rapidement gagné en popularity dans la communauté Python et au-delà.
Actuellement, les Pandas occupent une part significative du marché dans la catégorie des outils de science des données, étant une bibliothèque préférée pour les tâches de traitement de données. Son interface utilisateur conviviale et sa fonctionnalité étendue ont contribué à son adoption généralisée. Avec une demande croissante pour les prises de décisions fondées sur les données dans les industries variées, la part du marché des Pandas est attendue de grandir davantage à l'avenir, car plus de professionnels dépendent d'elles pour leurs besoins d'analyse des données.
Les pandas est une outil essentiel dans le quotidien des scientifiques et analystes des données à travers les industries. Sa popularité découle de sa versatilité et de son efficacité dans la manipulation et l'analyse des tâches de données. Voici quelques avantages clés d'utilisation des pandas :
Les pandas fournit une structure de données puissante, la Data Frame, qui permet de gérer de grands ensembles de données de manière fluide. Les fonctions et methodes intégrées rendent les tâches de nettoyage, de filtration et de transformation des données plus efficaces en comparaison des méthodes traditionnelles telles que l'utilisation d'ensembles de Python classiques ou de dictionnaires.
Les pandas s'intègre sans heurt avec d'autres bibliothèques de science des données telles que NumPy, SciPy et Matplotlib, créant un écosystème intégré pour l'analyse et la visualisation des données. Cette intégration accélère le processus d'analyse et réduit la nécessité de passer entre plusieurs outils, améliorant la productivité et la collaboration.
Les pandas offre un soutien robuste pour les données de séries temporelles, fournissant des structures de données et des fonctions spécialisées pour analyser les données temporelles. Ses capacités de séries temporelles surpassent celles des bases de données SQL traditionnelles, offrant plus de flexibilité et de fonctionnalité pour les tâches comme l'indexation basée sur le temps et la resampling.
Les pandas simplifie les tâches de manipulation de données complexes en utilisant une syntaxe intuitive et une fonctionnalité extensive. Comparé aux logiciels de feuilles de calcul tels que Excel, les pandas permettent des opérations avancées telles que les agrégations de groupe, les tableaux croisés pivot et la fusion de plusieurs jeux de données de manière aisée.
En conclusion, les pandas se démarque dans le domaine des outils de science des données pour son efficacité, ses capacités d'intégration, ses fonctionnalités spécialisées pour l'analyse des séries temporelles et sa flexibilité dans les tâches de manipulation de données. En utilisant les pandas, les entreprises peuvent débloquer tout le potentiel de leurs données et guider les processus de prise de décision éclairés.
Introduction
Pandas est une outil populaire de manipulation et d'analyse des données dans le domaine de l'ordonnancement des données, fréquemment utilisé par les sociétés dans divers secteurs d'activité. Voici quelques études de cas réels de sociétés qui exploitent Pandas dans leurs opérations.
Facebook, l'une des plateformes de médias sociaux les plus grandes au monde, utilise Pandas intensément pour l'analyse des données et la génération de pistes d'insights. Ils ont commencé à utiliser Pandas en 2014 pour gérer efficacement de vastes quantités de données utilisateur. Pandas aide Facebook à streamliner ses pipelines de traitement des données et à dériver des indicateurs d'insights pour améliorer l'expérience utilisateur et optimiser la performance du plateau.
Netflix, un fournisseur de services de streaming global, utilise Pandas pour diverses tâches de traitement de données liées aux algorithmes de recommandation de contenu et à l'analyse du comportement utilisateur. Ils ont commencé à intégrer Pandas dans leur flux de travail en 2015 pour organiser et analyser les très vastes ensembles de données efficacement. Avec Pandas, Netflix peut améliorer la personnalisation du contenu et l'engagement de l'utilisateur sur sa plateforme.
Airbnb, un marché en ligne majeur pour les hébergements et les expériences touristiques, dépend de Pandas pour la manipulation des données et l'analyse des tendances. Depuis 2016, Airbnb utilise Pandas pour extraire des insights significatifs à partir de divers ensembles de données, tels que les évaluations des utilisateurs, les courbes de commande et les stratégies de tarification. En utilisant Pandas, Airbnb peut mieux comprendre les dynamiques du marché et adapter ses services pour répondre aux préférences des utilisateurs.
Ces études de cas illustrent comment les sociétés célèbres comme Facebook, Netflix et Airbnb exploitent Pandas pour prendre des décisions fondées sur les données et renforcer leurs opérations métier dans divers domaines.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Pandas en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 18,949 entreprises qui utilisent Pandas.
Pandas est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "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". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Pandas, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Pandas incluent Agoda, JPMorgan Chase Bank, N.A., Databricks, IBM, Pactiv Evergreen, Indeed, Zoo Atlanta, Very, Cash App, Tripadvisor et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 18,949 entreprises qui utilisent Pandas sur TheirStack.com.
Selon nos données, Pandas est le plus populaire dans États-Unis (6,280 companies), Royaume-Uni (1,391 companies), Allemagne (662 companies), Inde (651 companies), France (602 companies), Canada (510 companies), Espagne (500 companies), Brésil (343 companies), Pays-Bas (195 companies), Australie (184 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Pandas en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.