使用Pandas的公司
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more.
使用Pandas的公司列表
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"pandas\"
]
}"Technology
is any of
Pandas
员工数244kFinancial ServicesPandas高置信度
员工数671k收入$27BIT Services and IT ConsultingPandas高置信度
员工数966收入$15MFinancial ServicesPandas高置信度
员工数89k收入$9.5BIT Services and IT ConsultingPandas高置信度
员工数9.5k收入$1.9BSoftware DevelopmentPandas高置信度
员工数11k收入$600MSoftware DevelopmentPandas高置信度
员工数30k收入$4.9BInformation ServicesPandas高置信度
员工数44k收入$12BFinancial ServicesPandas高置信度
员工数167k收入$161BMotor Vehicle ManufacturingPandas高置信度
员工数4.1k收入$1.5BInvestment ManagementPandas高置信度
我们拥有关于58,669家公司和用户使用Pandas的数据。我们的Pandas用户和客户列表可供下载，并附有重要的公司信息，包括行业分类、组织规模、地理位置、融资轮次和收入数据等。
技术使用统计和市场份额
如何定位 Pandas 用户
- 如何自定义此列表？
您可以根据地理位置、行业、公司规模、收入、技术使用、职位发布等需求自定义此数据。您可以将数据下载为Excel或CSV格式。
- 如何在公司采用此技术时收到通知？
您可以为此数据设置提醒。您可以通过选择您感兴趣的技术开始，当有新公司使用该技术时，您将收到收件箱中的提醒。
- 如何将此数据导入我的CRM？
您可以将此数据导出为Excel文件，然后导入到您的CRM中。您也可以将数据导出到API。
常见问题
我们的数据来源于从数百万家公司收集的职位发布。我们监控公司网站、招聘网站和其他招聘平台上的这些发布。分析职位发布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。
我们每天刷新数据，以确保您访问的是最新的信息。这一频繁的更新过程保证了我们的洞察和情报反映行业的最新发展和趋势。
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。