使用 Pandas 的利弊
原文：https://www.studytonight.com/pandas/pros-and-cons-of-using-pandas
当你开始一个新的库，这是一个非常复杂和困难的决定。这涉及到大量的家庭作业和研究，并且有许多道路可以走。这是你需要记下库的优点和缺点的地方，这将帮助你决定你是否想要学习它。
它不仅有助于您的决策，还能让您清楚地了解框架和库的确切功能，以及它是否能够满足您的期望。
为了帮助你了解 Pandas 库的优点和缺点，我们给你带来了这个教程，其中包含了它的优点和缺点的列表。
Pandas 库的优点
Pandas 库是一个强大的软件，并且充满了优势。如果我们把它们都列出来，那要比去库学习花费更多的时间。这里我们列出了 Pandas 库的核心优势:
1.出色的数据表示:
Pandas 库是任何想要进入数据科学或数据分析的人的完美工具，因为它可以以不同的方式表示和组织数据。这是一个不可忽视的非常重要的功能，因为一个人不可能分析或读取任何数据，除非它表现得足够好。
当数据难以分析和阅读时，一组组织良好的干净数据是必不可少的。
2.完成更少的编码，完成更多的工作:
通过在 Pandas 中编写 1-2 行代码，您可以轻松完成需要大约 10-15 行 C++或 Java 代码的任务，甚至可能更多。这概括了 Pandas 为你提供的效率。在数据科学中，有太多的东西需要实践，因此对于刚进入这个领域的人来说，这是一种非常有用的能力。
减少不必要的编码负担有助于数据科学爱好者和专业人士节省大量时间，这对他们进行的研究至关重要。
3.高效处理海量数据:
如前所述，对于数据科学来说，时间非常重要。因此，及时高效地使用库变得极其重要。这是 Pandas 擅长的领域。韦斯·麦金尼制作这个库的唯一目的是为了能够比世界上其他任何一个库更快、更好地处理大量数据。这使得分析大量数据变得极其重要。
4.广泛的功能集:
Pandas 真的很健壮。这个库为用户提供了一套大命令和惊人的功能，可以用来最轻松地分析给定的数据。
Pandas 帮助数据分析达到了一个全新的水平。它帮助您根据您设置的条件过滤数据，并根据您自己的偏好分离和分割数据。
5.专为 Python 打造:
Python 已经迅速发展成为世界上最常用的编程语言之一。它为用户提供了数量惊人的功能，并为他们提供了大量的生产力。因此，当有人能够用 Pandas 为 Python 编写代码时，他们就能够利用 Python 提供的一长串功能和库的真正力量。
最受欢迎的库有 NumPy、MatPlotLib 和 SciPy 等。
6.数据的灵活性和易于定制:
Pandas 为用户提供了一个庞大的功能列表，他们可以将这些功能应用到他们所拥有的数据中，以便编辑和定制这些数据，同时根据自己的自由意志和需求来旋转这些数据。这有助于他们充分利用数据，并帮助他们分析手中掌握的所有信息。
Pandas 库的缺点:
任何事物都像硬币一样有两面。有了一系列的优点，Pandas 也有自己的局限性和缺点，知道这些同样重要。这里我们列出了 Pandas 库的缺点。
1.不总是符合 Python 的复杂语法:
当您使用 Pandas 时，知道它是 Python 的一部分，它的一些语法可能会很复杂。这是一个麻烦，因为许多用户无法在正常的 python 代码和 Pandas 之间高效无缝地切换。然而，这样的问题只会在你使用高级 Pandas 的时候出现，因此我们不应该让任何新来者沮丧。
2.学习曲线:
Pandas 的学习曲线非常陡峭。虽然它在一开始看起来很容易使用和浏览，但它只是冰山一角。
随着你深入 Pandas 的框架，你可能很难熟悉库的运作方式。然而，如果你有足够的决心和良好的资源，这是一个很容易克服的障碍。所以一定要试试这个库。
3.不良文档:
这对 Pandas 来说是一个大问题，尤其是对初学者来说。当任何编程语言或库被很好地记录下来时，它会帮助人们理解它自己的真正潜力，并让他们了解它的所有特性和应用。因为缺乏好的文档，Pandas 在某种程度上成为了自己用户和想学习或尝试它的人的专属。好的文档促使越来越多的用户学习库或语言。
4.3D 矩阵兼容性差:
这是 Pandas 库最明显的缺点之一。如果你的工作涉及二维(2D)矩阵，那么对你来说没有什么比 Pandas 更好的了。然而，一旦你将你的数据升级到三维(3D)矩阵，Pandas 将没有太大的用处，你将不得不求助于其他库，如 NumPy。
结论:
虽然 Pandas 库有一些看起来很麻烦的缺点，但是从上面提到的几点可以看出，它的优点总是大于缺点。与其让缺点打击你，不如让优点驱使你。利用储存在这个库瑰宝中的无限潜力。如果你对这篇文章有任何疑问，请在下面的评论区提问。