Pandas مقابل Numpy: الفرق بين Pandas و Numpy [2022]

نشرت: 2021-01-05

تعد Python بلا شك واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا في مجتمعات تطوير البرمجيات وعلوم البيانات. أفضل جزء في هذه اللغة الصديقة للمبتدئين هو ذلك جنبًا إلى جنب مع النحو الشبيه باللغة الإنجليزية. يأتي مع مجموعة واسعة من المكتبات. تعد Pandas و NumPy من أكثر مكتبات Python شهرة.

تدور مقالة اليوم حول استكشاف الاختلافات بين Pandas و NumPy لفهم ميزاتها والجوانب التي تجعلها فريدة من نوعها.

جدول المحتويات

الباندا مقابل NumPy: ما هما؟

الباندا

Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر مصممة حصريًا لتحليل البيانات ومعالجتها. إنه مبني على قمة حزمة Python NumPy ، مما يعني أن Pandas يعتمد على NumPy للعمل. تتضمن Pandas بشكل أساسي هياكل البيانات والعمليات لمعالجة السلاسل الزمنية والجداول الرقمية. قبل إنشاء Pandas ، كان بإمكان لغة برمجة Python تقديم دعم محدود فقط لتحليل البيانات.

يمكن لـ Pandas إجراء خمس عمليات أساسية لمعالجة البيانات وتحليلها - التحميل والمعالجة والتحضير والنمذجة والتحليل. لمعالجة البيانات ، يسمح Pandas بوظائف مثل تبادل البيانات والتنظيف والاختيار والدمج وإعادة التشكيل.

صمم Wes McKinney Pandas في عام 2008. اسم Pandas مشتق من "Panel Data" ، وهو مصطلح اقتصادي قياسي لمجموعات البيانات بما في ذلك البيانات متعددة الأبعاد.

سمات:

  • يسمح لك بإعادة تشكيل مجموعات البيانات ومحورها.
  • يسمح لك بدمج مجموعات البيانات والانضمام إليها.
  • يتيح محاذاة البيانات والمعالجة المتكاملة للبيانات المفقودة.
  • وهو يدعم كائن DataFrame لمعالجة البيانات مع الفهرسة المتكاملة.
  • يتضمن أدوات لقراءة البيانات وكتابتها بين هياكل البيانات الموجودة في الذاكرة وتنسيقات الملفات المتعددة.
  • إنه يوفر ميزات مثل التقطيع المستند إلى الملصق والفهرسة الفاخرة والتقسيم الفرعي لمجموعات البيانات الكبيرة.
  • وهو يدعم فهرسة المحور الهرمي لتجميع البيانات عالية الأبعاد في هياكل البيانات ذات الأبعاد المنخفضة.

قراءة: ورقة غش الباندا: أهم الأوامر التي يجب أن تعرفها

نومبي

كما يوضح الموقع الرسمي ، NumPy هي "الحزمة الأساسية للحوسبة العلمية باستخدام Python." إنها مكتبة Python مصممة لدعم المصفوفات والمصفوفات الكبيرة متعددة الأبعاد. يتميز NumPy بمجموعة واسعة من الوظائف الرياضية عالية المستوى لإجراء حسابات رقمية معقدة على كل من المصفوفات أحادية الأبعاد والمتعددة الأبعاد.

طور Travis Oliphant حزمة NumPy في عام 2005 من خلال دمج وظائف الوحدة الرقمية في وحدة Numarray. أدى هذا الدمج إلى إنشاء حزمة Python التي يمكنها التعامل بكفاءة مع الأحجام الهائلة من البيانات إلى جانب الدعم مع مضاعفة المصفوفة وإعادة تشكيل البيانات.

سمات:

  • تشكل "ndarray" الوظيفة الأساسية لـ NumPy للصفيف ذي الأبعاد n وهياكل البيانات.
  • يسمح لكتابة برامج سريعة ، بشرط أن تعمل معظم العمليات على المصفوفات أو المصفوفات وليس على المقاييس.
  • يعتمد على BLAS و LAPACK لإجراء حسابات الجبر الخطي الفعالة.
  • لا يدعم الإدراج السهل أو إلحاق الإدخالات بالمصفوفات بسرعة مثل قوائم Python.
  • يعمل كهيكل بيانات عالمي في OpenCV للصور ونواة المرشح ونقاط الميزات المستخرجة.

Pandas و NumPy هما أداتان حيويتان في حزمة Python SciPy التي يمكن استخدامها في أي حساب علمي ، من أداء حسابات المصفوفة عالية الأداء إلى وظائف التعلم الآلي. نظرًا لأن Pandas يعتمد على NumPy ، فإنه يعتمد على مصفوفة NumPy لتنفيذ كائنات البيانات وغالبًا ما يتم استخدامه بالتعاون مع NumPy. إذا كنت مبتدئًا في Python وعلوم البيانات وترغب في اكتساب المزيد من الخبرة ، فراجع دوراتنا في علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات.

اقرأ أيضًا: يجب قراءة 17 أسئلة وأجوبة مقابلة Pandas

Pandas مقابل NumPy: الفرق الأساسي بين Pandas و NumPy

فيما يلي بعض نقاط الاختلاف الأكثر إقناعًا بين Pandas و NumPy:

توافق البيانات

بينما تعمل Pandas بشكل أساسي مع البيانات الجدولية ، تعمل وحدة NumPy مع البيانات الرقمية.

أدوات

تتضمن Pandas أدوات تحليل بيانات قوية مثل DataFrame و Series ، بينما توفر وحدة NumPy المصفوفات.

أداء

في حين أن أداء Pandas أفضل من NumPy لـ 500 ألف صف وأعلى ، فإن أداء NumPy أفضل من Pandas حتى 50 ألف صف وأقل. يعتمد الأداء بين 50 ألف إلى 500 ألف صف في الغالب على نوع العملية Pandas ، ويجب أن يؤديها NumPy.

أشياء

بينما يقدم Pandas كائن جدول ثنائي الأبعاد يسمى DataFrame ، يدعم NumPy المصفوفات متعددة الأبعاد.

استخدام الذاكرة

بقدر ما يتعلق الأمر باستخدام الذاكرة ، تتطلب Pandas سعة ذاكرة أعلى بكثير من NumPy.

الاستخدام الصناعي

يتم استخدام Pandas من قبل شركات مثل Trivago و Kaidee و Abeja Inc. وما إلى ذلك ، بينما يتم استخدام NumPy من قبل شركات مثل Instacart و SendGrid و Walmart و Tokopedia.

التغطية الصناعية

تفتخر Pandas بتطبيقات صناعية أعلى كما هو مذكور في 73 مجموعة شركات و 46 حزمة مطور ، بينما ذكرت NumPy 62 حزمة شركة و 32 حزمة مطور.

تحقق من: برنامج Python NumPy التعليمي: تعلم Python Numpy مع أمثلة

تغليف

للختام ، على الرغم من أن Pandas تعتمد على NumPy ، إلا أن هناك اختلافات كبيرة بينهما. ومع ذلك ، نظرًا لأن كل من Pandas و NumPy يبسطان معالجة المصفوفة ، فإنهما مفيدان للغاية لتطوير نموذج ML.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

استعد لمهنة المستقبل

تقدم بطلب للحصول على ماجستير العلوم في علوم البيانات