Pandas Vs Numpy: Różnica między Pandami a Numpy [2022]

Opublikowany: 2021-01-05

Python jest bez wątpienia jednym z najpopularniejszych języków programowania w społecznościach zajmujących się tworzeniem oprogramowania i Data Science. Najlepszą częścią tego przyjaznego dla początkujących języka jest to, że wraz z angielską składnią. Pochodzi z szeroką gamą bibliotek. Pandas i NumPy to dwie najpopularniejsze biblioteki Pythona.

Dzisiejszy post dotyczy odkrywania różnic między Pandami i NumPy, aby zrozumieć ich cechy i aspekty, które czynią je wyjątkowymi.

Spis treści

Pandy kontra NumPy: Czym one są?

Pandy

Pandas to biblioteka typu open source przeznaczona wyłącznie do analizy i manipulacji danymi. Jest zbudowany na pakiecie NumPy Pythona, co oznacza, że ​​Pandas opiera się na NumPy do działania. Zasadniczo Pandas zawiera struktury danych i operacje służące do manipulowania szeregami czasowymi i tabelami liczbowymi. Przed powstaniem Pand język programowania Python mógł oferować jedynie ograniczone wsparcie analizy danych.

Pandas może wykonywać pięć podstawowych operacji przetwarzania i analizy danych – ładować, manipulować, przygotowywać, modelować i analizować. W przypadku manipulacji danymi Pandas pozwala na takie funkcje, jak przetwarzanie danych, czyszczenie, wybieranie, łączenie i przekształcanie.

Wes McKinney zaprojektował Pandy w 2008 roku. Nazwa Pandy pochodzi od „Danych Panelowych”, terminu ekonometrycznego dla zestawów danych zawierających dane wielowymiarowe.

Cechy:

  • Pozwala zmieniać kształt i przestawiać zbiory danych.
  • Umożliwia łączenie i łączenie zbiorów danych.
  • Umożliwia wyrównanie danych i zintegrowaną obsługę brakujących danych.
  • Obsługuje obiekt DataFrame do manipulacji danymi ze zintegrowanym indeksowaniem.
  • Zawiera narzędzia do odczytywania i zapisywania danych między strukturami danych w pamięci i wieloma formatami plików.
  • Oferuje takie funkcje, jak cięcie na plasterki oparte na etykietach, fantazyjne indeksowanie i podzbiór dużych zestawów danych.
  • Obsługuje hierarchiczne indeksowanie osi w celu zestawiania danych wielowymiarowych w strukturach danych o niższych wymiarach.

Przeczytaj: Ściągawka Pandy: Najważniejsze polecenia, które powinieneś znać

NumPy

Jak podaje oficjalna strona , NumPy jest „podstawowym pakietem do obliczeń naukowych w Pythonie”. Jest to biblioteka Pythona przeznaczona do obsługi dużych, wielowymiarowych tablic i macierzy. NumPy zawiera obszerny zbiór funkcji matematycznych wysokiego poziomu do wykonywania złożonych obliczeń numerycznych zarówno na tablicach jednowymiarowych, jak i wielowymiarowych.

Travis Oliphant opracował pakiet NumPy w 2005 roku, włączając funkcje modułu Numeric do modułu Numarray. To połączenie doprowadziło do stworzenia pakietu Pythona, który może wydajnie obsługiwać ogromne ilości danych wraz z obsługą mnożenia macierzy i przekształcania danych.

Cechy:

  • „ndarray” stanowi podstawową funkcjonalność NumPy dla n -wymiarowej tablicy i struktur danych.
  • Pozwala na pisanie szybkich programów pod warunkiem, że większość operacji działa na tablicach lub macierzach, a nie na skalarach.
  • Opiera się na BLAS i LAPACK do wydajnych obliczeń algebry liniowej.
  • Nie obsługuje łatwego wstawiania lub dołączania wpisów do tablic tak szybko, jak listy Pythona.
  • Funkcjonuje jako uniwersalna struktura danych w OpenCV dla obrazów, jąder filtrów i wyodrębnionych punktów cech.

Pandas i NumPy to dwa kluczowe narzędzia w stosie Python SciPy, których można używać do dowolnych obliczeń naukowych, od wykonywania wysokowydajnych obliczeń macierzowych po funkcje uczenia maszynowego. Ponieważ Pandas jest oparty na NumPy, opiera się na tablicy NumPy do implementacji obiektów danych i jest często używany we współpracy z NumPy. Jeśli jesteś początkującym użytkownikiem Pythona, nauki o danych i chciałbyś zdobyć więcej wiedzy, sprawdź nasze kursy nauki danych online na najlepszych uniwersytetach.

Przeczytaj także: 17 pytań i odpowiedzi do wywiadu z pandami, które musisz przeczytać

Pandy kontra NumPy: Podstawowa różnica między Pandami a NumPy

Oto niektóre z najbardziej przekonujących różnic między Pandami a NumPy:

Kompatybilność danych

Podczas gdy Pandas działa głównie z danymi tabelarycznymi, moduł NumPy działa z danymi liczbowymi.

Narzędzia

Pandas zawierają potężne narzędzia do analizy danych, takie jak DataFrame i Series, podczas gdy moduł NumPy oferuje tablice.

Występ

Podczas gdy wydajność Pand jest lepsza niż NumPy dla 500 000 rzędów i więcej, NumPy działa lepiej niż Pandy do 50 000 rzędów i mniej. Wydajność między 50 000 a 500 000 wierszy zależy głównie od rodzaju operacji Pandy, a NumPy musi wykonać.

Obiekty

Podczas gdy Pandas oferuje obiekt tabeli 2D o nazwie DataFrame, NumPy obsługuje tablice wielowymiarowe.

Zużycie pamięci

Jeśli chodzi o wykorzystanie pamięci, Pandas wymaga znacznie większej pojemności pamięci niż NumPy.

Zastosowanie przemysłowe

Pandas jest używany przez firmy takie jak Trivago, Kaidee, Abeja Inc. itp., podczas gdy NumPy jest używany przez firmy takie jak Instacart, SendGrid, Walmart i Tokopedia.

Zasięg przemysłowy

Pandy mogą pochwalić się wyższymi zastosowaniami branżowymi, jak wspomniano w 73 stosach firm i 46 stosach programistów, podczas gdy NumPy wspomina o 62 stosach firm i 32 stosach programistów.

Sprawdź: Samouczek Pythona NumPy: Naucz się Pythona Numpy z przykładami

Zawijanie

Podsumowując, mimo że Pandy są oparte na NumPy, istnieją między nimi znaczne różnice. Jednak ponieważ zarówno Pandas, jak i NumPy upraszczają manipulację macierzą, są niezwykle przydatne przy opracowywaniu modeli ML.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.

Przygotuj się na karierę przyszłości

Złóż wniosek o tytuł magistra nauk o danych