Pandas Vs Numpy : différence entre les pandas et Numpy [2022]

Python est sans aucun doute l'un des langages de programmation les plus populaires dans les communautés de développement de logiciels et de science des données. La meilleure partie de ce langage convivial pour les débutants est qu'il s'accompagne d'une syntaxe semblable à celle de l'anglais. Il est livré avec une large gamme de bibliothèques. Pandas et NumPy sont deux des bibliothèques Python les plus populaires.

L'article d'aujourd'hui consiste à explorer les différences entre Pandas et NumPy pour comprendre leurs caractéristiques et leurs aspects qui les rendent uniques.

Pandas contre NumPy : qu'est-ce que c'est ?

Pandas

Pandas est une bibliothèque open source exclusivement conçue pour l'analyse et la manipulation de données. Il est construit sur le package NumPy de Python, ce qui signifie que Pandas s'appuie sur NumPy pour fonctionner. Pandas comprend essentiellement des structures de données et des opérations permettant de manipuler des séries chronologiques et des tableaux numériques. Avant la création de Pandas, le langage de programmation Python ne pouvait offrir qu'un support limité pour l'analyse des données.

Les pandas peuvent effectuer cinq opérations principales pour le traitement et l'analyse des données : charger, manipuler, préparer, modéliser et analyser. Pour la manipulation des données, Pandas permet des fonctions telles que la gestion des données, le nettoyage, la sélection, la fusion et le remodelage.

Wes McKinney a conçu Pandas en 2008. Le nom de Pandas est dérivé de "Panel Data", un terme économétrique désignant des ensembles de données comprenant des données multidimensionnelles.

Caractéristiques:

• Il vous permet de remodeler et de faire pivoter les ensembles de données.
• Il vous permet de fusionner et de joindre des ensembles de données.
• Il permet l'alignement des données et la gestion intégrée des données manquantes.
• Il prend en charge l'objet DataFrame pour la manipulation de données avec indexation intégrée.
• Il comprend des outils pour lire et écrire des données entre des structures de données en mémoire et plusieurs formats de fichiers.
• Il offre des fonctionnalités telles que le découpage basé sur les étiquettes, l'indexation sophistiquée et le sous-ensemble de grands ensembles de données.
• Il prend en charge l'indexation d'axe hiérarchique pour rassembler des données de grande dimension dans des structures de données de dimension inférieure.

Lis : Pandas Cheatsheet : principales commandes à connaître

NumPy

Comme l'indique le site officiel , NumPy est "le package fondamental pour le calcul scientifique avec Python". Il s'agit d'une bibliothèque Python conçue pour prendre en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels. NumPy propose une vaste collection de fonctions mathématiques de haut niveau pour effectuer des calculs numériques complexes sur des tableaux unidimensionnels et multidimensionnels.

Travis Oliphant a développé le package NumPy en 2005 en incorporant les fonctionnalités du module Numeric dans le module Numarray. Cette fusion a conduit à la création d'un package Python capable de gérer efficacement des volumes colossaux de données tout en prenant en charge la multiplication matricielle et le remodelage des données.

Caractéristiques:

• Le "ndarray" constitue la fonctionnalité de base de NumPy pour les tableaux à n dimensions et les structures de données.
• Il permet d'écrire des programmes rapides, à condition que la plupart des opérations fonctionnent sur des tableaux ou des matrices et non sur des scalaires.
• Il s'appuie sur BLAS et LAPACK pour des calculs d'algèbre linéaire efficaces.
• Il ne prend pas en charge l'insertion ou l'ajout facile d'entrées dans des tableaux aussi rapidement que les listes Python.
• Il fonctionne comme une structure de données universelle dans OpenCV pour les images, les noyaux de filtre et les points de fonctionnalité extraits.

Pandas et NumPy sont deux outils essentiels de la pile Python SciPy qui peuvent être utilisés pour tout calcul scientifique, des calculs matriciels hautes performances aux fonctions d'apprentissage automatique. puisque Pandas est basé sur NumPy, il s'appuie sur le tableau NumPy pour la mise en œuvre des objets de données et est souvent utilisé en collaboration avec NumPy. Si vous êtes débutant en Python, en science des données et que vous souhaitez acquérir plus d'expertise, consultez nos cours de science des données en ligne des meilleures universités.

Lisez aussi: 17 questions et réponses de l'entrevue Must Read Pandas

Pandas vs NumPy : la différence fondamentale entre Pandas et NumPy

Voici quelques-uns des points de différence les plus convaincants entre Pandas et NumPy :

Compatibilité des données

Alors que Pandas fonctionne principalement avec des données tabulaires, le module NumPy fonctionne avec des données numériques.

Outils

Les pandas incluent de puissants outils d'analyse de données comme DataFrame et Series, tandis que le module NumPy propose des tableaux.

Performance

Alors que les performances de Pandas sont meilleures que celles de NumPy pour 500 000 lignes et plus, NumPy fonctionne mieux que Pandas jusqu'à 50 000 lignes et moins. Les performances entre 50K et 500K lignes dépendent principalement du type d'opération que Pandas et NumPy doivent effectuer.

Objets

Alors que Pandas propose un objet de table 2D appelé DataFrame, NumPy prend en charge les tableaux multidimensionnels.

Utilisation de la mémoire

En ce qui concerne l'utilisation de la mémoire, Pandas nécessite une capacité de mémoire beaucoup plus élevée que NumPy.

Utilisation industrielle

Pandas est utilisé par des entreprises comme Trivago, Kaidee, Abeja Inc., etc., tandis que NumPy est utilisé par des entreprises comme Instacart, SendGrid, Walmart et Tokopedia.

Couverture industrielle

Les pandas se vantent d'une application industrielle plus élevée, comme mentionné dans 73 piles d'entreprises et 46 piles de développeurs, tandis que NumPy mentionne 62 piles d'entreprises et 32 ​​piles de développeurs.

Consultez : Tutoriel Python NumPy : Apprenez Python Numpy avec des exemples

Emballer

Pour conclure, même si Pandas est basé sur NumPy, il existe des différences significatives entre eux. Cependant, étant donné que Pandas et NumPy simplifient la manipulation des matrices, ils sont extrêmement utiles pour le développement de modèles ML.

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