판다 대 Numpy: 판다와 Numpy의 차이점 [2022]
게시 됨: 2021-01-05Python은 의심할 여지 없이 소프트웨어 개발 및 데이터 과학 커뮤니티에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이 초보자 친화적인 언어의 가장 좋은 점은 영어와 유사한 구문과 함께 제공된다는 것입니다. 다양한 라이브러리와 함께 제공됩니다. Pandas와 NumPy는 가장 인기 있는 Python 라이브러리입니다.
오늘의 게시물은 Pandas와 NumPy의 차이점을 탐구하여 Pandas를 고유하게 만드는 기능과 측면을 이해하는 것에 관한 것입니다.
목차
Pandas 대 NumPy: 그들은 무엇입니까?
판다
Pandas는 데이터 분석 및 데이터 조작을 위해 독점적으로 설계된 오픈 소스 라이브러리입니다. Python의 NumPy 패키지 위에 구축되었습니다. 즉, Pandas는 기능을 위해 NumPy에 의존합니다. 기본적으로 Pandas에는 시계열 및 숫자 테이블을 조작하기 위한 데이터 구조 및 작업이 포함되어 있습니다. Pandas가 시작되기 전에 Python 프로그래밍 언어는 데이터 분석에 대해 제한된 지원만 제공할 수 있었습니다.
Pandas는 데이터 처리 및 분석을 위해 로드, 조작, 준비, 모델링 및 분석의 5가지 핵심 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 조작을 위해 Pandas는 데이터 랭글링, 정리, 선택, 병합 및 재구성과 같은 기능을 허용합니다.
Wes McKinney는 2008년에 Pandas를 디자인했습니다. Pandas의 이름은 다차원 데이터를 포함하는 데이터 세트에 대한 계량 경제학 용어인 "Panel Data"에서 파생되었습니다.
특징:
- 데이터 세트를 재구성하고 피벗할 수 있습니다.
- 데이터 세트를 병합하고 결합할 수 있습니다.
- 데이터 정렬 및 누락된 데이터의 통합 처리가 가능합니다.
- 통합 인덱싱으로 데이터 조작을 위한 DataFrame 개체를 지원합니다.
- 여기에는 메모리 내 데이터 구조와 여러 파일 형식 간에 데이터를 읽고 쓰는 도구가 포함됩니다.
- 레이블 기반 슬라이싱, 멋진 인덱싱 및 대규모 데이터 세트의 하위 집합과 같은 기능을 제공합니다.
- 저차원 데이터 구조에서 고차원 데이터를 대조하기 위한 계층적 축 인덱싱을 지원합니다.
읽기: Pandas Cheatsheet: 알아야 할 주요 명령
넘파이
공식 사이트 에 따르면 NumPy는 "Python을 사용한 과학 컴퓨팅을 위한 기본 패키지"입니다. 대규모 다차원 배열과 행렬을 지원하도록 설계된 Python 라이브러리입니다. NumPy는 1차원 및 다차원 배열 모두에서 복잡한 수치 계산을 수행하는 광범위한 고급 수학 함수 모음을 제공합니다.
Travis Oliphant는 2005년 Numeric 모듈의 기능을 Numarray 모듈에 통합하여 NumPy 패키지를 개발했습니다. 이 결합으로 행렬 곱셈 및 데이터 재구성 지원과 함께 엄청난 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 Python 패키지가 만들어졌습니다.
특징:
- "ndarray"는 n 차원 배열 및 데이터 구조에 대한 NumPy의 핵심 기능을 형성합니다.
- 대부분의 작업이 스칼라가 아닌 배열이나 행렬에서 작동하는 경우 빠른 프로그램을 작성할 수 있습니다.
- 효율적인 선형 대수 계산을 위해 BLAS 및 LAPACK에 의존합니다.
- Python 목록만큼 빨리 배열에 항목을 쉽게 삽입하거나 추가하는 것은 지원하지 않습니다.
- 이미지, 필터 커널 및 추출된 특징점에 대한 OpenCV의 범용 데이터 구조로 기능합니다.
Pandas와 NumPy는 고성능 행렬 계산 수행에서 기계 학습 기능에 이르기까지 모든 과학적 계산에 사용할 수 있는 Python SciPy 스택의 두 가지 중요한 도구입니다. Pandas는 NumPy를 기반으로 하기 때문에 데이터 객체의 구현을 위해 NumPy 배열에 의존하고 종종 NumPy와 협력하여 사용됩니다. Python, 데이터 과학의 초보자이고 더 많은 전문 지식을 얻고 싶다면 최고의 대학에서 온라인으로 제공하는 데이터 과학 과정을 확인하십시오.
또한 읽기: 17 팬더 인터뷰 질문 및 답변을 읽어야 합니다.
Pandas 대 NumPy: Pandas와 NumPy의 핵심 차이점
다음은 Pandas와 NumPy의 가장 두드러진 차이점입니다.
데이터 호환성
Pandas는 주로 테이블 형식 데이터로 작업하지만 NumPy 모듈은 숫자 데이터로 작업합니다.
도구
Pandas에는 DataFrame 및 Series와 같은 강력한 데이터 분석 도구가 포함되어 있는 반면 NumPy 모듈은 배열을 제공합니다.
성능
Pandas의 성능은 500K 행 이상에서 NumPy보다 우수하지만 NumPy는 최대 50K 행 이하에서 Pandas보다 더 나은 성능을 보입니다. 50K에서 500K 행 사이의 성능은 대부분 Pandas 및 NumPy가 수행해야 하는 작업 유형에 따라 다릅니다.
사물
Pandas는 DataFrame이라는 2D 테이블 객체를 제공하지만 NumPy는 다차원 배열을 지원합니다.
메모리 사용량
메모리 활용과 관련하여 Pandas는 NumPy보다 훨씬 더 높은 메모리 용량이 필요합니다.
산업용
Pandas는 Trivago, Kaidee, Abeja Inc. 등과 같은 회사에서 사용하는 반면 NumPy는 Instacart, SendGrid, Walmart 및 Tokopedia와 같은 회사에서 사용합니다.
산업 적용 범위
Pandas는 73개의 회사 스택과 46개의 개발자 스택에서 언급된 더 높은 산업 응용 프로그램을 자랑하며 NumPy는 62개의 회사 스택과 32개의 개발자 스택을 언급합니다.
확인: Python NumPy 자습서: 예제로 Python Numpy 배우기
마무리
결론적으로 Pandas는 NumPy를 기반으로 하지만 둘 사이에는 상당한 차이점이 있습니다. 그러나 Pandas와 NumPy는 모두 행렬 조작을 단순화하기 때문에 ML 모델 개발에 매우 유용합니다.
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