パンダ対ナンピー：パンダとナンピーの違い[2022]
公開: 2021-01-05Pythonは、間違いなく、ソフトウェア開発およびデータサイエンスコミュニティで最も人気のあるプログラミング言語の1つです。 この初心者に優しい言語の最も良い部分は、英語のような構文と一緒にあることです。 さまざまなライブラリが付属しています。 PandasとNumPyは、最も人気のあるPythonライブラリの2つです。
今日の投稿は、PandasとNumPyの違いを探り、それらをユニークにする機能と側面を理解することです。
目次
パンダvs.NumPy：それらは何ですか？
パンダ
Pandasは、データ分析とデータ操作専用に設計されたオープンソースライブラリです。 PythonのNumPyパッケージの上に構築されているため、Pandasは機能をNumPyに依存しています。 基本的に、Pandasには、時系列と数値テーブルを操作するためのデータ構造と操作が含まれています。 Pandasが登場する前は、Pythonプログラミング言語はデータ分析に対して限られたサポートしか提供できませんでした。
Pandasは、データ処理と分析のための5つのコア操作（ロード、操作、準備、モデル化、分析）を実行できます。 データ操作の場合、Pandasでは、データのラングリング、クリーニング、選択、マージ、再形成などの機能を使用できます。
Wes McKinneyは2008年にPandasを設計しました。Pandasの名前は、多次元データを含むデータセットの計量経済学用語である「パネルデータ」に由来しています。
特徴：
- これにより、データセットの形状を変更してピボットすることができます。
- データセットをマージして結合することができます。
- これにより、データの調整と欠落データの統合処理が可能になります。
- 統合されたインデックスを使用したデータ操作用のDataFrameオブジェクトをサポートします。
- これには、メモリ内のデータ構造と複数のファイル形式の間でデータを読み書きするためのツールが含まれています。
- ラベルベースのスライス、派手なインデックス作成、大規模なデータセットのサブセット化などの機能を提供します。
- これは、低次元のデータ構造で高次元のデータを照合するための階層軸のインデックス付けをサポートします。
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NumPy
公式サイトが述べているように、NumPyは「Pythonを使用した科学計算の基本的なパッケージ」です。 これは、大規模な多次元配列と行列をサポートするために設計されたPythonライブラリです。 NumPyは、一次元配列と多次元配列の両方で複雑な数値計算を実行するための高レベルの数学関数の広範なコレクションを備えています。
Travis Oliphantは、Numericモジュールの機能をNumarrayモジュールに組み込むことにより、2005年にNumPyパッケージを開発しました。 この統合により、行列の乗算とデータの再形成をサポートするとともに、膨大な量のデータを効率的に処理できるPythonパッケージが作成されました。
特徴：
- 「ndarray」は、 n次元配列およびデータ構造に対するNumPyのコア機能を形成します。
- ほとんどの操作がスカラーではなく配列または行列で機能する場合は、高速なプログラムを作成できます。
- 効率的な線形代数の計算をBLASとLAPACKに依存しています。
- Pythonリストほど迅速に配列にエントリを簡単に挿入または追加することはサポートされていません。
- これは、OpenCVの画像、フィルターカーネル、および抽出された特徴点のユニバーサルデータ構造として機能します。
PandasとNumPyは、Python SciPyスタックの2つの重要なツールであり、高性能のマトリックス計算の実行から機械学習機能まで、あらゆる科学計算に使用できます。 PandasはNumPyに基づいているため、データオブジェクトの実装をNumPy配列に依存し、NumPyと連携して使用されることがよくあります。 Python、データサイエンスの初心者で、より多くの専門知識を習得したい場合は、一流大学からオンラインでデータサイエンスコースをチェックしてください。
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PandasとNumPy：PandasとNumPyの主な違い
PandasとNumPyの最も説得力のある違いは次のとおりです。
データの互換性
Pandasは主に表形式のデータを処理しますが、NumPyモジュールは数値データを処理します。
ツール
PandasにはDataFrameやSeriesなどの強力なデータ分析ツールが含まれていますが、NumPyモジュールは配列を提供します。
パフォーマンス
Pandasのパフォーマンスは500K行以上ではNumPyよりも優れていますが、NumPyは最大50K行以下のPandasよりも優れています。 50Kから500K行の間のパフォーマンスは、主にPandasの操作のタイプに依存し、NumPyが実行する必要があります。
オブジェクト
PandasはDataFrameと呼ばれる2Dテーブルオブジェクトを提供しますが、NumPyは多次元配列をサポートします。
メモリ使用量
メモリ使用率に関する限り、PandasはNumPyよりもはるかに高いメモリ容量を必要とします。
産業用
Pandasは、Trivago、Kaidee、Abeja Inc.などの企業で使用されていますが、NumPyは、Instacart、SendGrid、Walmart、Tokopediaなどの企業で使用されています。
産業カバレッジ
Pandasは、73の企業スタックと46の開発者スタックで言及されているように、より高度な業界アプリケーションを誇っています。一方、NumPyは、62の企業スタックと32の開発者スタックについて言及しています。
チェックアウト： Python NumPyチュートリアル：例を使用してPythonNumpyを学ぶ
まとめ
まとめると、PandasはNumPyに基づいていますが、それらの間には大きな違いがあります。 ただし、PandasとNumPyはどちらも行列の操作を簡素化するため、MLモデルの開発に非常に役立ちます。
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