Aziende che utilizzano Pandas
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more.
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aziende
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
aziende
Abbiamo dati su 18,949 aziende che usano Pandas. La nostra lista di clienti Pandas è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
| Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate |
|---|---|---|---|---|
 Agoda |  Singapore | Software Development | 9.7K | |
 JPMorgan Chase Bank, N.A. |  Stati Uniti | Financial Services | 76K | $135M |
 Databricks | Stati Uniti | Software Development | 8.8K | $600M |
 IBM | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
 Pactiv Evergreen | Stati Uniti | Machinery Manufacturing | 11K | $5.2B |
 Indeed | Stati Uniti | Technology, Information And Internet | 18K | $2.7B |
 Zoo Atlanta | Stati Uniti | Financial Services | 420 | $7.9M |
 Very | Stati Uniti | Software Development | 194 | $6M |
 Cash App | Stati Uniti | Technology, Information And Internet | 3.9K | $6B |
 Tripadvisor | Stati Uniti | Software Development | 5.8K | $777M |
 Tesla | Stati Uniti | Motor Vehicle Manufacturing | 65K | $75B |
 Spotify |  Svezia | Musicians | 15K | $14B |
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Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Pandas è utilizzata in 102 paesi
Ci sono 28 alternative a Pandas
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Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
I pandas è una libreria di elaborazione dati versatile e potente open-source per il linguaggio di programmazione Python. Fornisce strutture dati e strumenti di analisi dati facili da utilizzare che sono essenziali per lavorare con dati strutturati. I pandas sono largamente utilizzati nella scienza dei dati, iniziativa di apprendimento automatico, finanza e altri campi in cui l'elaborazione e l'analisi dei dati sono cruciali.
I pandas rientrano nella categoria di Strumenti di Scienza dei Dati, sono noti per le loro capacità di manipolazione, pulizia e analisi dei dati. Consentono agli utenti di gestire con efficacia grandi insiemi di dati offrendo strutture dati come frame di dati e serie, insieme a funzioni per filtri, raggruppamento e trasformazione dei dati. I pandas sono la scelta ideale per gli studiosi di dati e analisti a causa della loro semplicità e efficacia nell'elaborazione di compiti complessi.
I pandas sono stati fondati nel 2008 da Wes McKinney mentre lavorava presso AQR Capital Management. La motivazione dietro la creazione dei pandas era quella di fornire un strumento flessibile e intuitivo per l'elaborazione e l'analisi dei dati in Python. Sviluppato inizialmente per affrontare le limitazioni degli strumenti di analisi dati esistenti, i pandas hanno rapidamente guadagnato popolarità all'interno della comunità di Python e oltre.
Attualmente, i pandas detengono una quota di mercato significativa nella categoria degli Strumenti di Scienza dei Dati, venendo scelto come libreria predefinita per le operazioni di elaborazione dati. La loro interfaccia utente facile da usare e la loro vasta gamma di funzionalità hanno contribuito alla loro ampia adozione. Con la crescente domanda di decisione basata sugli dati in vari settori, il share di mercato dei pandas è previsto che crescerà ulteriormente in futuro, in quanto più professionisti dipenderanno da essa per le loro esigenze di analisi dei dati.
I Panda è un'utility essenziale nella tool kit degli scienziati dei dati e degli analisti a livello industriale. La sua popolarità deriva dalla sua versatilità e efficienza nello spingere le operazioni di manipolazione e analisi dei dati. Ecco alcuni benefici chiave dell'utilizzo di Pandas:
Pandas offre una struttura di dati potente, DataFrame, che consente di gestire senza problemi grossi dati sets. Le sue funzioni e metodi integrati fanno da favore di pulizia dei dati, filtraggio e trasformazione più efficienti rispetto ai metodi tradizionali come l'utilizzo di liste o dizionari di Python standard.
Pandas si integra flawlessamente con altre librerie di scienza dei dati, come NumPy, SciPy e Matplotlib, creando un ecosistema comprensivo per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Questa integrazione sposta il processo di analisi e riduce la necessità di passare tra più strumenti, aumentando la produttività e la collaborazione.
Pandas offre uno supporto robusto per i dati di analisi di serie, fornendo strutture di dati specializzate e funzioni per l'analisi dei dati templari. Le sue capacità di analisi di serie superano quelle dei tradizionali database SQL, offrendo maggiore flessibilità e funzionalità per operazioni come l'individuazione di chiavi di tempo e il campionamento di dati.
Pandas semplifica le operazioni complesse di manipolazione dei dati con la sua sintassi intuitiva e ampia gamma di funzionalità. In confronto allo software di spreadsheet come Excel, Pandas consente operazioni più avanzate come groupby, piano di lavoro pivot e aggregazione di dati multipli senza problemi.
In conclusione, Pandas si distingue come strumento di scienza dei dati per la sua efficienza, capacità di integrazione, funzionalità specializzate per l'analisi di serie e flessibilità nella manipolazione dei dati. Ecco che le aziende possono liberare il pieno potenziale dei loro dati e guidare processi di prendere decisioni informate.
Introduzione
Pandas è uno strumento di manipolazione e analisi dei dati molto popolare nel settore della scienza dei dati, utilizzato da compagnie di diversi settori industriali. Ecco alcuni casi di studio reale di compagnie che utilizzano Pandas nel loro operazione.
La società Facebook, uno dei piattaforme social media più grandi del mondo, utilizza Pandas ampiamente per l'analisi dei dati e la generazione di informazioni. Iniziò ad utilizzare Pandas nel 2014 per gestire i grandi volumi di dati utente in modo efficiente. Pandas aiuta Facebook a semplificare le pipeline di elaborazione dei dati e a ricavare informazioni azioni per migliorare l'esperienza utente e ottimizzare le prestazioni del platform.
Netflix, fornitore globale di servizi di streaming, utilizza Pandas per diverse attività di elaborazione dei dati relative agli algoritmi di raccomandazione del contenuto e l'analisi del comportamento utente. Iniziò a utilizzare Pandas nel 2015 per organizzare e analizzare i grandi set di dati in modo efficace. Con Pandas, Netflix può migliorare la personalizzazione del contenuto e l'impegno utente sul suo piattaforma.
Airbnb, piattaforma on-line di mercato di alloggi e esperienze turistiche, dipende from Pandas per la manipolazione dei dati e l'analisi dei trend. Dal 2016, Airbnb utilizza Pandas per ricavare informazioni significative da insiemi di dati diversi, come le recensioni degli utenti, le tendenze dei prenotazioni e le strategie di prezzo. Grazie a Pandas, Airbnb può comprendere meglio dinamiche del mercato e tailora i servizi per adattarsi alle preferenze utente.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano Pandas visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 18,949 aziende che utilizzano Pandas.
Pandas è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "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". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano Pandas, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano Pandas includono Agoda, JPMorgan Chase Bank, N.A., Databricks, IBM, Pactiv Evergreen, Indeed, Zoo Atlanta, Very, Cash App, Tripadvisor e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 18,949 aziende che utilizzano Pandas su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, Pandas è più popolare in Stati Uniti (6,280 companies), Regno Unito (1,391 companies), Germania (662 companies), India (651 companies), Francia (602 companies), Canada (510 companies), Spagna (500 companies), Brasile (343 companies), Paesi Bassi (195 companies), Australia (184 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano Pandas cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.
