Pandas vs Numpy: Diferența dintre Pandas și Numpy [2022]

Python este, fără îndoială, unul dintre cele mai populare limbaje de programare în comunitățile de dezvoltare software și Data Science. Cea mai bună parte a acestei limbi prietenoase pentru începători este aceea, împreună cu sintaxa asemănătoare englezei. Vine cu o gamă largă de biblioteci. Pandas și NumPy sunt două dintre cele mai populare biblioteci Python.

Postarea de astăzi se referă la explorarea diferențelor dintre Pandas și NumPy pentru a le înțelege caracteristicile și aspectele care le fac unice.

Pandas vs. NumPy: Ce sunt ei?

panda

Pandas este o bibliotecă open-source concepută exclusiv pentru analiza și manipularea datelor. Este construit pe deasupra pachetului NumPy al lui Python, ceea ce înseamnă că Pandas se bazează pe NumPy pentru funcționare. În esență, Pandas include structuri de date și operațiuni pentru manipularea seriilor temporale și a tabelelor numerice. Înainte de înființarea Pandas, limbajul de programare Python putea oferi doar suport limitat pentru analiza datelor.

Pandas poate efectua cinci operațiuni de bază pentru procesarea și analiza datelor - încărcarea, manipularea, pregătirea, modelarea și analiza. Pentru manipularea datelor, Pandas permite funcții precum dispută, curățare, selectare, îmbinare și remodelare a datelor.

Wes McKinney a proiectat Pandas în 2008. Numele lui Pandas este derivat din „Panel Data”, un termen de econometrie pentru seturi de date care includ date multidimensionale.

Caracteristici:

• Vă permite să remodelați și să pivotați seturile de date.
• Vă permite să îmbinați și să vă alăturați seturi de date.
• Permite alinierea datelor și gestionarea integrată a datelor lipsă.
• Acceptă obiectul DataFrame pentru manipularea datelor cu indexare integrată.
• Include instrumente pentru citirea și scrierea datelor între structurile de date din memorie și formate de fișiere multiple.
• Oferă funcții precum tăierea bazată pe etichete, indexarea fantastică și subsetarea de seturi mari de date.
• Acceptă indexarea axelor ierarhice pentru a colaziona date de dimensiuni mari în structuri de date de dimensiuni inferioare.

Citiți: Cheatsheet Pandas: Comenzile de top pe care ar trebui să le cunoașteți

NumPy

După cum afirmă site-ul oficial , NumPy este „pachetul fundamental pentru calculul științific cu Python”. Este o bibliotecă Python concepută pentru a suporta matrice și matrice mari, multidimensionale. NumPy prezintă o colecție extinsă de funcții matematice de nivel înalt pentru a efectua calcule numerice complexe atât pe matrice unidimensionale, cât și pe cele multidimensionale.

Travis Oliphant a dezvoltat pachetul NumPy în 2005 prin încorporarea funcționalităților modulului Numeric în modulul Numarray. Această amalgamare a condus la crearea unui pachet Python care poate gestiona eficient volume colosale de date, împreună cu suport pentru multiplicarea matricelor și remodelarea datelor.

Caracteristici:

• „Darray” formează funcționalitatea de bază a NumPy pentru matrice n - dimensionale și structuri de date.
• Permite scrierea de programe rapide, cu condiția ca majoritatea operațiilor să funcționeze pe matrice sau matrice și nu pe scalari.
• Se bazează pe BLAS și LAPACK pentru calcule eficiente de algebră liniară.
• Nu acceptă inserarea sau adăugarea ușoară a intrărilor în matrice la fel de rapid ca listele Python.
• Funcționează ca o structură de date universală în OpenCV pentru imagini, nuclee de filtrare și puncte caracteristice extrase.

Pandas și NumPy sunt două instrumente vitale din stiva Python SciPy care pot fi utilizate pentru orice calcul științific, de la efectuarea de calcule matrice de înaltă performanță până la funcții de învățare automată. deoarece Pandas se bazează pe NumPy, se bazează pe matricea NumPy pentru implementarea obiectelor de date și este adesea folosit în colaborare cu NumPy. Dacă sunteți începător în Python, știința datelor și doriți să obțineți mai multă expertiză, consultați cursurile noastre de știință a datelor online de la universități de top.

Citește și: 17 întrebări și răspunsuri obligatorii la interviu cu Pandas

Pandas vs. NumPy: diferența de bază dintre Pandas și NumPy

Iată câteva dintre cele mai convingătoare puncte de diferență dintre Pandas și NumPy:

Compatibilitatea datelor

În timp ce Pandas funcționează în principal cu date tabulare, modulul NumPy funcționează cu date numerice.

Instrumente

Pandas includ instrumente puternice de analiză a datelor, cum ar fi DataFrame și Series, în timp ce modulul NumPy oferă Arrays.

Performanţă

În timp ce performanța Pandas este mai bună decât NumPy pentru 500.000 rânduri și mai mult, NumPy are performanțe mai bune decât Pandas până la 50.000 rânduri și mai puțin. Performanța între 50K și 500K rânduri depinde în principal de tipul de operație pe care Panda și NumPy trebuie să le efectueze.

Obiecte

În timp ce Pandas oferă un obiect tabel 2D numit DataFrame, NumPy acceptă matrice multidimensionale.

Folosirea memoriei

În ceea ce privește utilizarea memoriei, Pandas necesită o capacitate de memorie mult mai mare decât NumPy.

Utilizare industrială

Pandas este folosit de companii precum Trivago, Kaidee, Abeja Inc. etc., în timp ce NumPy este folosit de companii precum Instacart, SendGrid, Walmart și Tokopedia.

Acoperire industrială

Pandas se laudă cu o aplicație mai mare în industrie, așa cum este menționat în 73 de stive de companie și 46 de stive de dezvoltatori, în timp ce NumPy menționează 62 de stive de companie și 32 de stive de dezvoltatori.

Consultați: Tutorial Python Numpy: Învățați Python Numpy cu exemple

Încheierea

În concluzie, chiar dacă Pandas se bazează pe NumPy, există diferențe semnificative între ele. Cu toate acestea, deoarece atât Pandas, cât și NumPy simplifică manipularea matricei, ele sunt extrem de utile pentru dezvoltarea modelului ML.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Aplicați pentru Master of Science în Data Science