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pandasql allows you to query pandas DataFrames using SQL syntax. It works similarly to sqldf in R. pandasql seeks to provide a more familiar way of manipulating and cleaning data for people new to Python or pandas.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
이 데이터를 지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 직무 및 기타 조건으로 필터링하여 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
이 데이터를 위한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면, 그 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함에서 알림을 받게 됩니다.
데이터를 Excel 파일로 내보낼 수 있으며, 이를 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
Technology
is any of
Pandasql
2개의 회사가 Pandasql를 사용하는 데이터가 있습니다. 이 정리된 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 자금 조달 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 정보로 풍부하게 구성되어 있습니다.
Pandasql 대안이 205가지 있습니다
15.6k
4.8k
4.7k
2.9k
2k
2k
1.9k
1.2k
1.1k
968
881
852
747
630
580
551
542
389
319
262
259
258
248
218
205
175
168
122
112
96
88
85
80
77
73
70
68
68
62
59
44
42
33
30
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21
20
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 회사에서 수집된 채용 공고에서 출처를 얻습니다. 우리는 이러한 공고를 회사 웹사이트, 구인 게시판, 기타 채용 플랫폼에서 모니터링합니다. 채용 공고 분석은 회사들이 사용하는 기술과 내부 도구의 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 갱신합니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 인사이트와 지능이 업계 내 최신 동향과 발전을 반영하도록 보장합니다.
Pandasql is a powerful Python library that allows users to query and manipulate data frames using SQL syntax, bridging the gap between pandas DataFrames and SQL databases. This technology offers a convenient way for data analysts and scientists to leverage their SQL knowledge within the Python environment, providing a seamless integration between these two powerful tools. Pandasql simplifies the data analysis process by enabling users to perform complex queries, joins, and aggregations on pandas DataFrames with ease.
In the category of Database Tools, Pandasql stands out as a versatile tool for data manipulation and analysis. It enables users to harness the functionality of SQL queries on their pandas DataFrames, offering a familiar language for those with SQL experience. By combining the strengths of pandas and SQL, Pandasql streamlines the workflow for data professionals, allowing them to perform complex data operations efficiently and effectively.
Founded by Yan Zhu in 2015, Pandasql was created with the vision of enhancing the data analysis capabilities of Python users by incorporating SQL functionalities. The motivation behind the development of Pandasql was to provide a user-friendly interface for querying and manipulating data frames, catering to the needs of data scientists, analysts, and researchers. Since its inception, Pandasql has gained popularity among the data community and has become a go-to tool for data manipulation tasks.
Currently, Pandasql holds a significant market share within the Database Tools category, with a growing user base and adoption rate. As the demand for streamlined data analysis tools continues to rise, Pandasql is poised to experience further growth in the future. With its intuitive interface and powerful capabilities, Pandasql is expected to maintain its position as a leading technology in the data manipulation landscape, driving innovation and efficiency in the field of data analysis.
TheirStack.com를 방문하여 Pandasql를 사용하는 회사의 최신 목록에 접근할 수 있습니다. 우리의 플랫폼은 다양한 기술과 내부 도구를 사용하는 회사들의 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다.
현재 우리는 Pandasql을 사용하는 2 개 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.
Pandasql은(는) "Software Development", "Financial Services"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 조직에 의해 사용됩니다. Pandasql을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록은 TheirStack.com을 방문해 주세요.
Pandasql을 사용하는 회사 중에는 SAP, BlackRock 등이 있습니다. Pandasql을 사용하는 2개의 회사 목록은 TheirStack.com에서 확인할 수 있습니다.
우리 데이터에 따르면, Pandasql는 독일 (1 companies), 미국 (1 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.
TheirStack.com에서 Pandasql을 사용하고 있는 회사를 검색하여 찾을 수 있습니다. 우리는 수백만 개의 회사에서 올라온 채용 공고를 추적하여 그들이 사용하는 기술과 내부 도구를 발견합니다.