Panda contro Numpy: differenza tra Panda e Numpy [2022]
Pubblicato: 2021-01-05Python è senza dubbio uno dei linguaggi di programmazione più popolari nelle comunità di sviluppo software e Data Science. La parte migliore di questa lingua adatta ai principianti è che insieme alla sintassi simile all'inglese. Viene fornito con una vasta gamma di librerie. Pandas e NumPy sono due delle librerie Python più popolari.
Il post di oggi riguarda l'esplorazione delle differenze tra Panda e NumPy per comprenderne le caratteristiche e gli aspetti che li rendono unici.
Sommario
Panda vs NumPy: cosa sono?
Panda
Pandas è una libreria open source progettata esclusivamente per l'analisi e la manipolazione dei dati. È basato sul pacchetto NumPy di Python, il che significa che Pandas si basa su NumPy per il funzionamento. In sostanza, Pandas include strutture di dati e operazioni per la manipolazione di serie temporali e tabelle numeriche. Prima dell'inizio di Pandas, il linguaggio di programmazione Python poteva offrire solo un supporto limitato per l'analisi dei dati.
I panda possono eseguire cinque operazioni principali per l'elaborazione e l'analisi dei dati: caricamento, manipolazione, preparazione, modellazione e analisi. Per la manipolazione dei dati, Pandas consente funzioni come la gestione dei dati, la pulizia, la selezione, l'unione e il rimodellamento.
Wes McKinney ha progettato Pandas nel 2008. Il nome di Pandas deriva da "Panel Data", un termine econometrico per set di dati che includono dati multidimensionali.
Caratteristiche:
- Ti consente di rimodellare e ruotare i set di dati.
- Ti consente di unire e unire set di dati.
- Consente l'allineamento dei dati e la gestione integrata dei dati mancanti.
- Supporta l'oggetto DataFrame per la manipolazione dei dati con indicizzazione integrata.
- Include strumenti per la lettura e la scrittura di dati tra strutture di dati in memoria e più formati di file.
- Offre funzionalità come lo slicing basato su etichette, l'indicizzazione fantasiosa e il sottoinsieme di set di dati di grandi dimensioni.
- Supporta l'indicizzazione degli assi gerarchici per la raccolta di dati ad alta dimensione in strutture di dati a dimensione inferiore.
Leggi: Cheatsheet di Pandas: i migliori comandi che dovresti sapere
NumPy
Come afferma il sito ufficiale , NumPy è "il pacchetto fondamentale per il calcolo scientifico con Python". È una libreria Python progettata per supportare array e matrici multidimensionali di grandi dimensioni. NumPy offre un'ampia raccolta di funzioni matematiche di alto livello per eseguire calcoli numerici complessi su array sia unidimensionali che multidimensionali.
Travis Oliphant ha sviluppato il pacchetto NumPy nel 2005 incorporando le funzionalità del modulo Numeric nel modulo Numarray. Questa fusione ha portato alla creazione di un pacchetto Python in grado di gestire in modo efficiente volumi colossali di dati insieme al supporto per la moltiplicazione delle matrici e il rimodellamento dei dati.
Caratteristiche:
- Il "ndarray" costituisce la funzionalità principale di NumPy per array n -dimensionali e strutture di dati.
- Consente di scrivere programmi veloci, a condizione che la maggior parte delle operazioni funzioni su array o matrici e non su scalari.
- Si basa su BLAS e LAPACK per calcoli di algebra lineare efficienti.
- Non supporta un facile inserimento o aggiunta di voci agli array con la stessa rapidità degli elenchi Python.
- Funziona come una struttura di dati universale in OpenCV per immagini, kernel di filtri e punti di funzionalità estratti.
Pandas e NumPy sono due strumenti vitali nello stack Python SciPy che possono essere utilizzati per qualsiasi calcolo scientifico, dall'esecuzione di calcoli a matrice ad alte prestazioni alle funzioni di Machine Learning. poiché Pandas è basato su NumPy, si basa sull'array NumPy per l'implementazione di oggetti dati e viene spesso utilizzato in collaborazione con NumPy. Se sei un principiante in Python, scienza dei dati e vorresti acquisire maggiori competenze, dai un'occhiata ai nostri corsi di scienza dei dati online dalle migliori università.
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Pandas vs NumPy: la differenza fondamentale tra Pandas e NumPy
Ecco alcuni dei punti di differenza più convincenti tra Pandas e NumPy:
Compatibilità dei dati
Mentre Pandas funziona principalmente con dati tabulari, il modulo NumPy funziona con dati numerici.
Utensili
I panda includono potenti strumenti di analisi dei dati come DataFrame e Series, mentre il modulo NumPy offre array.
Prestazione
Mentre le prestazioni di Panda sono migliori di NumPy per 500.000 righe e oltre, NumPy ha prestazioni migliori di Panda fino a 50.000 righe e meno. Le prestazioni tra 50.000 e 500.000 righe dipendono principalmente dal tipo di operazione che Panda e NumPy devono eseguire.
Oggetti
Mentre Pandas offre un oggetto tabella 2D chiamato DataFrame, NumPy supporta array multidimensionali.
Utilizzo della memoria
Per quanto riguarda l'utilizzo della memoria, Pandas richiede una capacità di memoria molto maggiore rispetto a NumPy.
Uso industriale
Pandas è utilizzato da aziende come Trivago, Kaidee, Abeja Inc., ecc., mentre NumPy è utilizzato da aziende come Instacart, SendGrid, Walmart e Tokopedia.
Copertura industriale
I panda vantano un'applicazione del settore superiore, come menzionato in 73 stack aziendali e 46 stack di sviluppatori, mentre NumPy menziona 62 stack aziendali e 32 stack di sviluppatori.
Dai un'occhiata a: Python NumPy Tutorial: impara Python Numpy con esempi
Avvolgendo
Per concludere, anche se Pandas è basato su NumPy, ci sono differenze significative tra loro. Tuttavia, poiché sia Panda che NumPy semplificano la manipolazione della matrice, sono estremamente utili per lo sviluppo di modelli ML.
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