Pandas Vs Numpy: Perbedaan Antara Pandas & Numpy [2022]
Diterbitkan: 2021-01-05Python tidak diragukan lagi salah satu bahasa pemrograman paling populer dalam pengembangan perangkat lunak dan komunitas Ilmu Data. Bagian terbaik tentang bahasa ramah pemula ini adalah bahwa bersama dengan sintaks seperti bahasa Inggris. Muncul dengan berbagai perpustakaan. Pandas dan NumPy adalah dua perpustakaan Python paling populer.
Posting hari ini adalah tentang mengeksplorasi perbedaan antara Pandas dan NumPy untuk memahami fitur dan aspek mereka yang membuatnya unik.
Daftar isi
Pandas vs. NumPy: Apa itu?
panda
Pandas adalah perpustakaan sumber terbuka yang dirancang khusus untuk analisis data dan manipulasi data. Itu dibangun di atas paket NumPy Python, yang berarti bahwa Pandas bergantung pada NumPy untuk berfungsi. Pada dasarnya, Pandas mencakup struktur data dan operasi untuk memanipulasi deret waktu dan tabel numerik. Sebelum Pandas, bahasa pemrograman Python hanya dapat menawarkan dukungan terbatas untuk analisis data.
Panda dapat melakukan lima operasi inti untuk pemrosesan dan analisis data – memuat, memanipulasi, menyiapkan, memodelkan, dan menganalisis. Untuk manipulasi data, Pandas memungkinkan fungsi seperti perselisihan data, pembersihan, pemilihan, penggabungan, dan pembentukan kembali.
Wes McKinney merancang Panda pada tahun 2008. Nama Panda berasal dari "Panel Data", istilah ekonometrik untuk kumpulan data termasuk data multidimensi.
Fitur:
- Ini memungkinkan Anda untuk membentuk kembali dan memutar kumpulan data.
- Ini memungkinkan Anda untuk menggabungkan dan menggabungkan kumpulan data.
- Ini memungkinkan penyelarasan data dan penanganan terintegrasi dari data yang hilang.
- Ini mendukung objek DataFrame untuk manipulasi data dengan pengindeksan terintegrasi.
- Ini termasuk alat untuk membaca dan menulis data antara struktur data dalam memori dan berbagai format file.
- Ini menawarkan fitur seperti pengirisan berbasis label, pengindeksan mewah, dan subset dari kumpulan data besar.
- Ini mendukung pengindeksan sumbu hierarkis untuk menyusun data dimensi tinggi dalam struktur data dimensi rendah.
Baca: Pandas Cheatsheet: Perintah Teratas yang Harus Anda Ketahui
JumlahPy
Seperti yang dinyatakan situs resmi , NumPy adalah "paket dasar untuk komputasi ilmiah dengan Python." Ini adalah pustaka Python yang dirancang untuk mendukung array dan matriks multidimensi yang besar. NumPy menampilkan koleksi ekstensif fungsi matematika tingkat tinggi untuk melakukan perhitungan numerik kompleks pada array satu dimensi dan multidimensi.
Travis Oliphant mengembangkan paket NumPy pada tahun 2005 dengan memasukkan fungsionalitas modul Numerik ke dalam modul Numarray. Penggabungan ini menghasilkan pembuatan paket Python yang secara efisien dapat menangani volume data yang sangat besar bersama dengan dukungan dengan perkalian matriks dan pembentukan kembali data.
Fitur:
- "ndarray" membentuk fungsionalitas inti NumPy untuk array n - dimensi dan struktur data.
- Hal ini memungkinkan untuk menulis program cepat, asalkan sebagian besar operasi bekerja pada array atau matriks dan bukan pada skalar.
- Itu bergantung pada BLAS dan LAPACK untuk perhitungan aljabar linier yang efisien.
- Itu tidak mendukung penyisipan atau penambahan entri ke array dengan mudah secepat daftar Python.
- Ini berfungsi sebagai struktur data universal di OpenCV untuk gambar, kernel filter, dan titik fitur yang diekstraksi.
Pandas dan NumPy adalah dua alat vital dalam tumpukan Python SciPy yang dapat digunakan untuk komputasi ilmiah apa pun, mulai dari melakukan komputasi matriks berkinerja tinggi hingga fungsi Machine Learning. karena Pandas didasarkan pada NumPy, ia bergantung pada array NumPy untuk implementasi objek data dan sering digunakan dalam kolaborasi dengan NumPy. Jika Anda seorang pemula dalam Python, ilmu data dan ingin mendapatkan lebih banyak keahlian, lihat kursus ilmu data online kami dari universitas terkemuka.
Baca Juga: 17 Pertanyaan & Jawaban Wawancara Panda yang Wajib Dibaca
Pandas vs. NumPy: Perbedaan inti antara Pandas dan NumPy
Berikut adalah beberapa poin perbedaan yang paling menarik antara Pandas dan NumPy:
Kompatibilitas data
Sementara Pandas terutama bekerja dengan data tabular, modul NumPy bekerja dengan data numerik.
Peralatan
Panda menyertakan alat analisis data yang kuat seperti DataFrame dan Series, sedangkan modul NumPy menawarkan Array.
Pertunjukan
Sementara kinerja Pandas lebih baik daripada NumPy untuk 500 ribu baris dan lebih tinggi, NumPy berkinerja lebih baik daripada Panda hingga 50 ribu baris dan kurang. Performa antara 50K hingga 500K baris sebagian besar bergantung pada jenis operasi Pandas, dan NumPy harus melakukannya.
Objek
Sementara Pandas menawarkan objek tabel 2D yang disebut DataFrame, NumPy mendukung array multidimensi.
Penggunaan memori
Sejauh menyangkut pemanfaatan memori, Pandas membutuhkan kapasitas memori yang jauh lebih tinggi daripada NumPy.
penggunaan industri
Pandas digunakan oleh perusahaan seperti Trivago, Kaidee, Abeja Inc., dll., sedangkan NumPy digunakan oleh perusahaan seperti Instacart, SendGrid, Walmart, dan Tokopedia.
Cakupan industri
Pandas membanggakan aplikasi industri yang lebih tinggi seperti yang disebutkan dalam 73 tumpukan perusahaan dan 46 tumpukan pengembang, sementara NumPy menyebutkan 62 tumpukan perusahaan dan 32 tumpukan pengembang.
Lihat: Tutorial Python NumPy: Belajar Python Numpy Dengan Contoh
Membungkus
Sebagai penutup, meskipun Pandas didasarkan pada NumPy, ada perbedaan yang signifikan di antara mereka. Namun, karena Pandas dan NumPy menyederhanakan manipulasi matriks, keduanya sangat berguna untuk pengembangan model ML.
Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.
