Pandas Vs Numpy: Unterschied zwischen Pandas & Numpy [2022]

Python ist zweifellos eine der beliebtesten Programmiersprachen in den Communities für Softwareentwicklung und Data Science. Das Beste an dieser anfängerfreundlichen Sprache ist die englischähnliche Syntax. Es kommt mit einer großen Auswahl an Bibliotheken. Pandas und NumPy sind zwei der beliebtesten Python-Bibliotheken.

Im heutigen Beitrag geht es darum, die Unterschiede zwischen Pandas und NumPy zu untersuchen, um ihre Merkmale und Aspekte zu verstehen, die sie einzigartig machen.

Pandas vs. NumPy: Was sind sie?

Pandas

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek, die ausschließlich für die Datenanalyse und Datenmanipulation entwickelt wurde. Es baut auf dem NumPy-Paket von Python auf, was bedeutet, dass Pandas zum Funktionieren auf NumPy angewiesen ist. Im Wesentlichen enthält Pandas Datenstrukturen und Operationen zur Manipulation von Zeitreihen und numerischen Tabellen. Vor der Einführung von Pandas konnte die Programmiersprache Python nur begrenzte Unterstützung für die Datenanalyse bieten.

Pandas kann fünf Kernoperationen für die Datenverarbeitung und -analyse ausführen – Laden, Manipulieren, Vorbereiten, Modellieren und Analysieren. Für die Datenmanipulation ermöglicht Pandas Funktionen wie Datenwrangling, -bereinigung, -auswahl, -zusammenführung und -umformung.

Wes McKinney entwarf Pandas im Jahr 2008. Der Name Pandas leitet sich von „Panel Data“ ab, einem ökonometrischen Begriff für Datensätze mit mehrdimensionalen Daten.

Merkmale:

• Es ermöglicht Ihnen, Datensätze umzugestalten und zu drehen.
• Es ermöglicht Ihnen, Datensätze zusammenzuführen und zu verbinden.
• Es ermöglicht den Datenabgleich und den integrierten Umgang mit fehlenden Daten.
• Es unterstützt das DataFrame-Objekt zur Datenmanipulation mit integrierter Indizierung.
• Es enthält Tools zum Lesen und Schreiben von Daten zwischen In-Memory-Datenstrukturen und mehreren Dateiformaten.
• Es bietet Funktionen wie Label-basiertes Slicing, ausgefallene Indizierung und Unterteilung großer Datensätze.
• Es unterstützt hierarchische Achsenindizierung zum Zusammenstellen hochdimensionaler Daten in niederdimensionalen Datenstrukturen.

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NumPy

Wie die offizielle Seite feststellt, ist NumPy „das grundlegende Paket für wissenschaftliches Rechnen mit Python“. Es ist eine Python-Bibliothek, die für die Unterstützung großer, mehrdimensionaler Arrays und Matrizen entwickelt wurde. NumPy verfügt über eine umfangreiche Sammlung mathematischer Funktionen auf hoher Ebene, um komplexe numerische Berechnungen sowohl für eindimensionale als auch für mehrdimensionale Arrays durchzuführen.

Travis Oliphant hat das NumPy-Paket im Jahr 2005 entwickelt, indem er die Funktionalitäten des Numeric-Moduls in das Numarray-Modul integriert hat. Diese Verschmelzung führte zur Erstellung eines Python-Pakets, das kolossale Datenmengen effizient verarbeiten kann, zusammen mit Unterstützung für Matrixmultiplikation und Datenumformung.

Merkmale:

• Das „ndarray“ bildet die Kernfunktionalität von NumPy für n -dimensionale Array- und Datenstrukturen.
• Es ermöglicht das Schreiben schneller Programme, vorausgesetzt, dass die meisten Operationen auf Arrays oder Matrizen und nicht auf Skalaren arbeiten.
• Es stützt sich auf BLAS und LAPACK für effiziente lineare Algebra-Berechnungen.
• Es unterstützt nicht das einfache Einfügen oder Anhängen von Einträgen an Arrays so schnell wie Python-Listen.
• Es fungiert als universelle Datenstruktur in OpenCV für Bilder, Filterkerne und extrahierte Merkmalspunkte.

Pandas und NumPy sind zwei wichtige Tools im Python SciPy-Stack, die für alle wissenschaftlichen Berechnungen verwendet werden können, von der Durchführung von Hochleistungs-Matrixberechnungen bis hin zu Funktionen für maschinelles Lernen. Da Pandas auf NumPy basiert, ist es für die Implementierung von Datenobjekten auf NumPy-Arrays angewiesen und wird häufig in Zusammenarbeit mit NumPy verwendet. Wenn Sie ein Anfänger in Python, Data Science sind und mehr Fachwissen erwerben möchten, sehen Sie sich unsere Data Science-Kurse online von Top-Universitäten an.

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Pandas vs. NumPy: Der Kernunterschied zwischen Pandas und NumPy

Hier sind einige der überzeugendsten Unterschiede zwischen Pandas und NumPy:

Datenkompatibilität

Während Pandas hauptsächlich mit tabellarischen Daten arbeitet, arbeitet das NumPy-Modul mit numerischen Daten.

Werkzeuge

Pandas enthalten leistungsstarke Datenanalysetools wie DataFrame und Series, während das NumPy-Modul Arrays anbietet.

Leistung

Während die Leistung von Pandas bei 500.000 Zeilen und mehr besser ist als NumPy, ist NumPy bei bis zu 50.000 Zeilen und weniger besser als Pandas. Die Leistung zwischen 50.000 und 500.000 Zeilen hängt hauptsächlich von der Art der Operation ab, die Pandas und NumPy ausführen müssen.

Objekte

Während Pandas ein 2D-Tabellenobjekt namens DataFrame anbietet, unterstützt NumPy mehrdimensionale Arrays.

Speichernutzung

Was die Speicherauslastung betrifft, benötigt Pandas eine viel höhere Speicherkapazität als NumPy.

Industrielle Nutzung

Pandas wird von Unternehmen wie Trivago, Kaidee, Abeja Inc. usw. verwendet, während NumPy von Unternehmen wie Instacart, SendGrid, Walmart und Tokopedia verwendet wird.

Industrielle Abdeckung

Pandas rühmen sich einer höheren Branchenanwendung, wie in 73 Unternehmensstapeln und 46 Entwicklerstapeln erwähnt, während NumPy 62 Unternehmensstapel und 32 Entwicklerstapel erwähnt.

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Einpacken

Um es zusammenzufassen, obwohl Pandas auf NumPy basiert, gibt es erhebliche Unterschiede zwischen ihnen. Da jedoch sowohl Pandas als auch NumPy die Matrizenmanipulation vereinfachen, sind sie für die Entwicklung von ML-Modellen immens nützlich.

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