Pandas Vs Numpy: Diferencia entre Pandas y Numpy [2022]

Python es sin duda uno de los lenguajes de programación más populares en las comunidades de desarrollo de software y ciencia de datos. La mejor parte de este lenguaje amigable para principiantes es que junto con la sintaxis similar al inglés. Viene con una amplia gama de bibliotecas. Pandas y NumPy son dos de las bibliotecas de Python más populares.

La publicación de hoy se trata de explorar las diferencias entre Pandas y NumPy para comprender sus características y aspectos que los hacen únicos.

Pandas vs NumPy: ¿Qué son?

pandas

Pandas es una biblioteca de código abierto diseñada exclusivamente para el análisis y la manipulación de datos. Está construido sobre el paquete NumPy de Python, lo que significa que Pandas depende de NumPy para funcionar. Esencialmente, Pandas incluye estructuras de datos y operaciones para manipular series de tiempo y tablas numéricas. Antes de la creación de Pandas, el lenguaje de programación Python solo podía ofrecer un soporte limitado para el análisis de datos.

Pandas puede realizar cinco operaciones principales para el procesamiento y análisis de datos: cargar, manipular, preparar, modelar y analizar. Para la manipulación de datos, Pandas permite funciones como disputa, limpieza, selección, fusión y remodelación de datos.

Wes McKinney diseñó Pandas en 2008. El nombre de Pandas se deriva de "Panel Data", un término econométrico para conjuntos de datos que incluyen datos multidimensionales.

Características:

• Le permite remodelar y pivotar conjuntos de datos.
• Le permite fusionar y unir conjuntos de datos.
• Permite la alineación de datos y el manejo integrado de datos faltantes.
• Admite el objeto DataFrame para la manipulación de datos con indexación integrada.
• Incluye herramientas para leer y escribir datos entre estructuras de datos en memoria y múltiples formatos de archivo.
• Ofrece características como corte basado en etiquetas, indexación sofisticada y subconjuntos de grandes conjuntos de datos.
• Admite la indexación de ejes jerárquicos para recopilar datos de alta dimensión en estructuras de datos de menor dimensión.

Leer: Hoja de trucos de Pandas: Comandos principales que debe conocer

NumPy

Como dice el sitio oficial , NumPy es "el paquete fundamental para la computación científica con Python". Es una biblioteca de Python diseñada para admitir grandes arreglos y matrices multidimensionales. NumPy presenta una amplia colección de funciones matemáticas de alto nivel para realizar cálculos numéricos complejos en matrices tanto unidimensionales como multidimensionales.

Travis Oliphant desarrolló el paquete NumPy en 2005 al incorporar las funcionalidades del módulo numérico en el módulo Numarray. Esta fusión condujo a la creación de un paquete de Python que puede manejar de manera eficiente volúmenes colosales de datos junto con soporte con multiplicación de matrices y remodelación de datos.

Características:

• El "ndarray" forma la funcionalidad central de NumPy para estructuras de datos y arreglos n -dimensionales.
• Permite escribir programas rápidos, siempre que la mayoría de las operaciones funcionen en arreglos o matrices y no en escalares.
• Se basa en BLAS y LAPACK para cálculos eficientes de álgebra lineal.
• No es compatible con la fácil inserción o adición de entradas a matrices tan rápido como las listas de Python.
• Funciona como una estructura de datos universal en OpenCV para imágenes, núcleos de filtro y puntos de características extraídos.

Pandas y NumPy son dos herramientas vitales en la pila Python SciPy que se pueden usar para cualquier cálculo científico, desde realizar cálculos matriciales de alto rendimiento hasta funciones de aprendizaje automático. dado que Pandas se basa en NumPy, se basa en la matriz NumPy para la implementación de objetos de datos y, a menudo, se usa en colaboración con NumPy. Si es un principiante en Python, ciencia de datos y desea obtener más experiencia, consulte nuestros cursos de ciencia de datos en línea de las mejores universidades.

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Pandas vs. NumPy: La principal diferencia entre Pandas y NumPy

Estos son algunos de los puntos de diferencia más convincentes entre Pandas y NumPy:

Compatibilidad de datos

Mientras que Pandas trabaja principalmente con datos tabulares, el módulo NumPy funciona con datos numéricos.

Herramientas

Pandas incluye poderosas herramientas de análisis de datos como DataFrame y Series, mientras que el módulo NumPy ofrece Arrays.

Rendimiento

Si bien el rendimiento de Pandas es mejor que NumPy para 500 000 filas y más, NumPy funciona mejor que Pandas hasta 50 000 filas y menos. El rendimiento entre 50 000 y 500 000 filas depende principalmente del tipo de operación que Pandas y NumPy deben realizar.

Objetos

Mientras que Pandas ofrece un objeto de tabla 2D llamado DataFrame, NumPy admite matrices multidimensionales.

Uso de memoria

En lo que respecta a la utilización de la memoria, Pandas requiere una capacidad de memoria mucho mayor que NumPy.

uso industrial

Pandas es utilizado por empresas como Trivago, Kaidee, Abeja Inc., etc., mientras que NumPy es utilizado por empresas como Instacart, SendGrid, Walmart y Tokopedia.

Cobertura industrial

Pandas se jacta de una mayor aplicación industrial como se menciona en 73 pilas de empresas y 46 pilas de desarrolladores, mientras que NumPy menciona 62 pilas de empresas y 32 pilas de desarrolladores.

Consulte: Tutorial de Python NumPy: aprenda Python Numpy con ejemplos

Terminando

Para concluir, aunque Pandas se basa en NumPy, existen diferencias significativas entre ellos. Sin embargo, dado que tanto Pandas como NumPy simplifican la manipulación de matrices, son inmensamente útiles para el desarrollo de modelos de ML.

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