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.
技术使用统计数据和市场份额
您可以通过筛选地理位置、行业、公司规模、收入、技术使用情况、职位等来根据您的需求定制这些数据。您可以以Excel或CSV格式下载数据。
您可以获得有关此数据的提醒。您可以通过选择您感兴趣的技术来开始,然后当有新公司使用该技术时,您将会在您的收件箱中收到提醒。
您可以将这些数据导出到一个Excel文件,然后导入到您的CRM中。您也可以将这些数据导出到API。
Pandas 被用于 112 个国家
我们掌握了关于使用Pandas的20,879家公司数据。这个精心策划的名单可以下载,并附带了重要的公司具体信息,包括行业分类、组织规模、地理位置、融资轮次和收入数据等。
Technology
is any of
Pandas
公司 | 国家 | 行业 | 雇员 | 收入 | 技术 |
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新加坡 | Software Development | 5K |
| Pandas | |
美国 | Software Development | 5K | $600M | Pandas | |
美国 | Machinery Manufacturing | 11K | $5.2B | Pandas | |
美国 | Technology, Information And Internet | 18K | $2.7B | Pandas | |
美国 | Motor Vehicle Manufacturing | 65K | $75B | Pandas | |
美国 | Financial Services | 420 | $7.9M | Pandas | |
澳大利亚 | Retail | 980 | $696M | Pandas | |
美国 | Technology, Information And Internet | 4K | $6B | Pandas | |
美国 | Software Development | 190 | $6M | Pandas | |
美国 | Software Development | 7.3K | $1.9B | Pandas |
有 141 个 Pandas 替代品
24,5k
22,6k
15,2k
13,9k
12,9k
12,3k
4,3k
4,2k
2,8k
2,6k
2,6k
1,9k
1,8k
1,7k
1,7k
1,6k
1,5k
1,2k
1,2k
1,1k
1,1k
983
983
813
794
619
604
596
581
466
446
377
352
343
336
264
220
213
209
204
199
195
185
184
151
144
137
114
94
85
常见问题
我们的数据来自于从数百万家公司收集的招聘信息。我们在公司网站、招聘平台和其他招聘平台上监控这些招聘信息。分析招聘信息提供了一种可靠的方法来了解公司正在使用的技术,包括他们使用的内部工具。
我们每天更新数据,以确保您访问的是最新的可用信息。这一频繁的更新过程保证了我们的洞察力和情报反映了行业内的最新发展和趋势。
Pandas 是一种灵活而强大的开源数据处理和分析库,用于 Python 编程语言。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,这些工具是实现结构化数据处理的Essential性工具。Pandas 广泛用于数据科学、机器学习、金融等领域,其中数据处理和分析是CRUCIAL的步骤。
Pandas falling into the category of Data Science Tools,专门 Known for its capAbility in数据 manipulation,cleaning和analysis。它使用户能够高效地处理大型数据集,提供数据结构如数据帧和Series_along with filtering、grouping和transforming data。Pandas 是数据科学家和分析师的首选,因为它可以轻松地处理复杂数据任务。
Pandas 于2008年由 Wes McKinney 创立,当时他在 AQR Capital Management 工作。创建 Pandas 的动机是为 Python 提供一个灵活和直观的数据处理和分析工具。 Pandas 创立来address existing数据分析工具的 limitation,quickly gaining popularity在 Python 当中和 beyond。
目前,Pandas 在数据科学工具类别中拥有较高的市场份额,以数据处理任务为首选的库。它的可用性和功能have contributed to its广泛 adoption。随着各种行业中数据驱动的决策的需求不断增加,Pandas 的市场份额预计将继续增长,因为更多的专业人员将其作为数据分析需要。
您可以访问 TheirStack.com,获取使用 Pandas 的公司更新名单。我们的平台提供了一个全面的数据库,涵盖了使用各种技术和内部工具的公司。
截至目前,我们拥有关于 20,879 家使用 Pandas 的公司的数据。
Pandas 被广泛应用于包括 "Software Development", "Software Development", "Machinery Manufacturing", "Technology, Information And Internet", "Motor Vehicle Manufacturing", "Financial Services", "Retail", "Technology, Information And Internet", "Software Development", "Software Development" 在内的各个行业的各种组织中。欲了解所有使用 Pandas 的行业的完整列表,请访问 TheirStack.com。
一些使用Pandas的公司包括Agoda, Databricks, Pactiv Evergreen, Indeed, Tesla, Zoo Atlanta, Afterpay, Cash App, Very, Snowflake以及更多公司。您可以在TheirStack.com上找到使用Pandas的20,879家公司完整列表。
根据我们的数据,Pandas 在 美国 (5,871 companies), 英国 (1,400 companies), 印度 (635 companies), 德国 (554 companies), 法国 (480 companies), 西班牙 (460 companies), 加拿大 (435 companies), 巴西 (312 companies), 荷兰 (207 companies), 澳大利亚 (164 companies) 最受欢迎。然而,它被全世界的公司所使用。
您可以在TheirStack.com上搜索Pandas,来找到使用该技术的公司。我们跟踪数百万家公司的招聘信息,并借此发现他们正在使用的技术和内部工具。