Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more.
22,893
компании
Статистика использования технологий и доля рынка
Вы можете настроить эти данные под свои нужды, отфильтровывая по географии, отрасли, размеру компании, выручке, использованию технологий, должностям и другим параметрам. Вы можете скачать данные в формате Excel или CSV.
Вы можете получать уведомления о этих данных. Вы можете начать с выбора технологии, которая вас интересует, и затем вы будете получать уведомления в ваш почтовый ящик, когда появятся новые компании, использующие эту технологию.
Вы можете экспортировать его данные в файл Excel, который можно импортировать в вашу CRM. Вы также можете экспортировать данные в API.
Pandas используется в 116 странах
Существует 141 альтернатив для Pandas
27.8k
25.5k
17.1k
15.3k
14.4k
13.3k
4.7k
4.7k
3.1k
3k
2.8k
2.2k
1.9k
1.9k
1.9k
1.8k
1.6k
1.4k
1.3k
1.2k
1.2k
1.1k
1k
984
920
651
637
636
609
514
489
423
381
375
375
297
245
232
232
228
218
203
202
200
167
161
143
134
110
92
Technology
is any of
Pandas
Компания | Страна | Индустрия | Сотрудники | Доход | Технологии |
---|---|---|---|---|---|
Сингапур | Software Development | 5K |
| Pandas | |
Великобритания | Professional Services | 328K | $50B | Pandas | |
США | Software Development | 9.7K | $600M | Pandas | |
США | Machinery Manufacturing | 11K | $5.2B | Pandas | |
США | Motor Vehicle Manufacturing | 65K | $75B | Pandas | |
США | Technology, Information And Internet | 18K | $2.7B | Pandas | |
США | Technology, Information And Internet | 4K | $6B | Pandas | |
США | Software Development | 8.7K | $1.9B | Pandas | |
США | Financial Services | 420 | $7.9M | Pandas | |
США | Technology, Information And Internet | 23K |
| Pandas |
У нас есть данные о 22,893 компаниях, которые используют Pandas. Этот тщательно подобранный список доступен для скачивания и обогащен важными характеристиками компаний, включая отраслевую классификацию, размер организации, географическое расположение, раунды финансирования и показатели доходов, среди прочего.
Часто задаваемые вопросы
Наши данные поступают из объявлений о вакансиях, собранных от миллионов компаний. Мы отслеживаем эти объявления на сайтах компаний, досках объявлений и других рекрутинговых платформах. Анализ объявлений о вакансиях предоставляет надежный метод для понимания технологий, которые используют компании, включая их использование внутренних инструментов.
Мы обновляем данные ежедневно, чтобы вы могли получать самую актуальную информацию. Этот частый процесс обновления гарантирует, что наши аналитические сведения и данные отражают последние изменения и тенденции в отрасли.
Пандасы - это мощная и-versatile открытый источник для Python-разработки открытое программное обеспечение для открытия и анализа данных. Эта библиотека обеспечивает простое использование данных и инструменты анализа данных, которые必要ны для работы с структурными данными. Пандасы широко используются в области данных, машинного обучения, финансов и других отраслях, где обработка и анализ данных являются решающими.
Пандасы попадают под категорию инструменты наук о данных, известные своими способностями к манипулированию, чистке и анализу данных. Они позволяют пользователям эффективно обрабатывать большие объемы данных, предлагая структуры данных, такие как кадры данных и серии, а также функции для фильтрации, групования и преобразования данных. Пандасы являются предпочтительным выбором для научных исследователей и аналитиков из-за их простоты и эффективности в обработке сложных задач по данным.
Пандасы были основаны в 2008 году Уэсом Маккинни, работая в AQR Capital Management. Основанием для создания Пандасы было предоставить гибокую и интуитивную область для манипуляции и анализа данных в Python. Изначально разрабатывался для решения проблем с существующими инструментами анализа данных, Пандасы быстро получили популярность в сообществе разработчиков Python и за его пределами.
В данный момент Пандасы занимают значительный рыночный долю в категории инструментов наук о данных и являются предпочтительной библиотекой для манипуляции данными. Их интуитивное интерфейс и богатая функциональность внесли свой вклад в ее широкую популярность. С ростом спроса на данные-решения в различных отраслях, рыночная доля Пандасы ожидаются further grow, так как более профессионалы будут полагаться на нее для своих потребностей анализа данных.
Вы можете получить доступ к обновленному списку компаний, использующих Pandas, на сайте TheirStack.com. Наша платформа предоставляет исчерпывающую базу данных компаний, использующих различные технологии и внутренние инструменты.
На данный момент у нас есть данные о 22,893 компаниях, которые используют Pandas.
Pandas используется широким кругом организаций в различных отраслях, включая "Software Development", "Professional Services", "Software Development", "Machinery Manufacturing", "Motor Vehicle Manufacturing", "Technology, Information And Internet", "Technology, Information And Internet", "Software Development", "Financial Services", "Technology, Information And Internet". Для получения полного списка всех отраслей, использующих Pandas, пожалуйста, посетите TheirStack.com.
Некоторые компании, которые используют Pandas, включают Agoda, PwC, Databricks, Pactiv Evergreen, Tesla, Indeed, Cash App, Snowflake, Zoo Atlanta, Stealth Startup и многие другие. Полный список из 22,893 компаний, использующих Pandas, вы можете найти на TheirStack.com.
Согласно нашим данным, Pandas наиболее популярен в США (6,511 companies), Великобритания (1,493 companies), Индия (690 companies), Франция (632 companies), Германия (588 companies), Испания (482 companies), Канада (456 companies), Бразилия (328 companies), Нидерланды (255 companies), Австралия (175 companies). Однако он используется компаниями по всему миру.
Вы можете найти компании, использующие Pandas, путем поиска на TheirStack.com. Мы отслеживаем вакансии миллионов компаний и используем их, чтобы узнать, какие технологии и внутренние инструменты они используют.