Pandas vs Numpy: Diferença entre Pandas e Numpy [2022]
Publicados: 2021-01-05Python é, sem dúvida, uma das linguagens de programação mais populares nas comunidades de desenvolvimento de software e ciência de dados. A melhor parte dessa linguagem amigável para iniciantes é que, juntamente com a sintaxe semelhante ao inglês. Ele vem com uma ampla gama de bibliotecas. Pandas e NumPy são duas das bibliotecas Python mais populares.
O post de hoje é sobre explorar as diferenças entre Pandas e NumPy para entender seus recursos e aspectos que os tornam únicos.
Índice
Pandas vs. NumPy: O que são?
Pandas
Pandas é uma biblioteca de código aberto projetada exclusivamente para análise e manipulação de dados. Ele é construído em cima do pacote NumPy do Python, o que significa que o Pandas depende do NumPy para funcionar. Essencialmente, o Pandas inclui estruturas de dados e operações para manipular séries temporais e tabelas numéricas. Antes do início do Pandas, a linguagem de programação Python oferecia apenas suporte limitado para análise de dados.
O Pandas pode realizar cinco operações principais para processamento e análise de dados – carregar, manipular, preparar, modelar e analisar. Para manipulação de dados, o Pandas permite funções como manipulação de dados, limpeza, seleção, mesclagem e reformulação.
Wes McKinney projetou o Pandas em 2008. O nome do Pandas é derivado de “Panel Data”, um termo econométrico para conjuntos de dados, incluindo dados multidimensionais.
Recursos:
- Ele permite remodelar e dinamizar conjuntos de dados.
- Ele permite que você mescle e junte conjuntos de dados.
- Ele permite o alinhamento de dados e o tratamento integrado de dados ausentes.
- Ele suporta o objeto DataFrame para manipulação de dados com indexação integrada.
- Ele inclui ferramentas para ler e gravar dados entre estruturas de dados na memória e vários formatos de arquivo.
- Ele oferece recursos como fatiamento baseado em rótulo, indexação sofisticada e subconjunto de grandes conjuntos de dados.
- Ele suporta indexação de eixo hierárquico para agrupar dados de alta dimensão em estruturas de dados de dimensão inferior.
Leia: Pandas Cheatsheet: Principais comandos que você deve saber
NumPyName
Como afirma o site oficial , o NumPy é “o pacote fundamental para computação científica com Python”. É uma biblioteca Python projetada para suportar matrizes e matrizes grandes e multidimensionais. O NumPy apresenta uma extensa coleção de funções matemáticas de alto nível para realizar cálculos numéricos complexos em matrizes unidimensionais e multidimensionais.
Travis Oliphant desenvolveu o pacote NumPy em 2005, incorporando as funcionalidades do módulo Numeric no módulo Numarray. Essa fusão levou à criação de um pacote Python que pode lidar eficientemente com volumes colossais de dados, juntamente com suporte para multiplicação de matrizes e remodelação de dados.
Recursos:
- O “ndarray” forma a funcionalidade central do NumPy para matrizes n - dimensionais e estruturas de dados.
- Permite escrever programas rápidos, desde que a maioria das operações funcione em arrays ou matrizes e não em escalares.
- Ele se baseia em BLAS e LAPACK para cálculos eficientes de álgebra linear.
- Ele não suporta fácil inserção ou anexação de entradas em arrays tão rapidamente quanto as listas do Python.
- Ele funciona como uma estrutura de dados universal no OpenCV para imagens, kernels de filtro e pontos de recurso extraídos.
Pandas e NumPy são duas ferramentas vitais na pilha Python SciPy que podem ser usadas para qualquer computação científica, desde cálculos de matriz de alto desempenho até funções de Machine Learning. como o Pandas é baseado no NumPy, ele depende do array NumPy para a implementação de objetos de dados e é frequentemente usado em colaboração com o NumPy. Se você é iniciante em Python, ciência de dados e gostaria de obter mais experiência, confira nossos cursos de ciência de dados on-line das melhores universidades.
Leia também: 17 perguntas e respostas obrigatórias da entrevista do Pandas
Pandas vs. NumPy: A principal diferença entre Pandas e NumPy
Aqui estão alguns dos pontos de diferença mais convincentes entre Pandas e NumPy:
Compatibilidade de dados
Enquanto o Pandas trabalha principalmente com dados tabulares, o módulo NumPy funciona com dados numéricos.
Ferramentas
Pandas incluem poderosas ferramentas de análise de dados como DataFrame e Series, enquanto o módulo NumPy oferece Arrays.
atuação
Embora o desempenho do Pandas seja melhor que o NumPy para 500 mil linhas e superior, o NumPy tem um desempenho melhor do que o Pandas até 50 mil linhas ou menos. O desempenho entre 50K a 500K linhas depende principalmente do tipo de operação que os Pandas e o NumPy precisam executar.
Objetos
Enquanto o Pandas oferece um objeto de tabela 2D chamado DataFrame, o NumPy suporta arrays multidimensionais.
Uso de memória
No que diz respeito à utilização de memória, o Pandas requer uma capacidade de memória muito maior do que o NumPy.
Uso industrial
O Pandas é usado por empresas como Trivago, Kaidee, Abeja Inc., etc., enquanto o NumPy é usado por empresas como Instacart, SendGrid, Walmart e Tokopedia.
Cobertura industrial
Os Pandas se gabam de aplicativos de indústria mais altos, conforme mencionado em 73 pilhas de empresas e 46 pilhas de desenvolvedores, enquanto o NumPy menciona 62 pilhas de empresas e 32 pilhas de desenvolvedores.
Confira: Tutorial Python NumPy: Aprenda Python Numpy com exemplos
Empacotando
Para encerrar, embora o Pandas seja baseado no NumPy, existem diferenças significativas entre eles. No entanto, como Pandas e NumPy simplificam a manipulação de matrizes, eles são imensamente úteis para o desenvolvimento de modelos de ML.
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