Панды против Нампи: разница между Пандами и Нампи [2022]

Опубликовано: 2021-01-05

Python, несомненно, является одним из самых популярных языков программирования в сообществах разработчиков программного обеспечения и Data Science. Лучшая часть этого удобного для начинающих языка заключается в том, что он сочетает в себе синтаксис, похожий на английский. Он поставляется с широким спектром библиотек. Pandas и NumPy — две самые популярные библиотеки Python.

Сегодняшний пост посвящен изучению различий между Pandas и NumPy, чтобы понять их особенности и аспекты, которые делают их уникальными.

Оглавление

Панды против NumPy: что это такое?

Панды

Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная исключительно для анализа и обработки данных. Он построен на основе пакета Python NumPy, а это означает, что Pandas полагается на NumPy для работы. По сути, Pandas включает в себя структуры данных и операции для управления временными рядами и числовыми таблицами. До появления Pandas язык программирования Python мог предлагать лишь ограниченную поддержку анализа данных.

Pandas может выполнять пять основных операций по обработке и анализу данных: загружать, обрабатывать, готовить, моделировать и анализировать. Для манипулирования данными Pandas позволяет использовать такие функции, как обработка данных, очистка, выбор, слияние и изменение формы.

Уэс МакКинни разработал Pandas в 2008 году. Название Pandas происходит от «панельных данных», эконометрического термина для наборов данных, включающих многомерные данные.

Функции:

  • Это позволяет вам изменять форму и поворачивать наборы данных.
  • Это позволяет вам объединять и присоединять наборы данных.
  • Он обеспечивает выравнивание данных и интегрированную обработку отсутствующих данных.
  • Он поддерживает объект DataFrame для манипулирования данными со встроенной индексацией.
  • Он включает инструменты для чтения и записи данных между структурами данных в памяти и несколькими форматами файлов.
  • Он предлагает такие функции, как нарезка на основе меток, причудливая индексация и подмножество больших наборов данных.
  • Он поддерживает иерархическую индексацию осей для сопоставления данных высокой размерности в структурах данных меньшей размерности.

Читайте: Шпаргалка Pandas: основные команды, которые вы должны знать

NumPy

Как говорится на официальном сайте , NumPy — это «основной пакет для научных вычислений с Python». Это библиотека Python, предназначенная для поддержки больших многомерных массивов и матриц. NumPy содержит обширный набор высокоуровневых математических функций для выполнения сложных числовых вычислений как с одномерными, так и с многомерными массивами.

Трэвис Олифант разработал пакет NumPy в 2005 году, включив функции числового модуля в модуль Numarray. Это объединение привело к созданию пакета Python, который может эффективно обрабатывать колоссальные объемы данных, а также поддерживает умножение матриц и изменение формы данных.

Функции:

  • «ndarray» формирует основную функциональность NumPy для n -мерных массивов и структур данных.
  • Это позволяет писать быстрые программы при условии, что большинство операций работают с массивами или матрицами, а не со скалярами.
  • Он использует BLAS и LAPACK для эффективных вычислений линейной алгебры.
  • Он не поддерживает простую вставку или добавление записей в массивы так же быстро, как списки Python.
  • Он функционирует как универсальная структура данных в OpenCV для изображений, ядер фильтров и извлеченных характерных точек.

Pandas и NumPy — два жизненно важных инструмента в стеке Python SciPy, которые можно использовать для любых научных вычислений, от выполнения высокопроизводительных матричных вычислений до функций машинного обучения. поскольку Pandas основан на NumPy, он использует массив NumPy для реализации объектов данных и часто используется в сотрудничестве с NumPy. Если вы новичок в Python, науке о данных и хотели бы получить больше опыта, ознакомьтесь с нашими онлайн-курсами по науке о данных в лучших университетах.

Читайте также: 17 обязательных к прочтению вопросов и ответов из интервью с пандами

Pandas против NumPy: основное различие между Pandas и NumPy

Вот некоторые из наиболее убедительных различий между Pandas и NumPy:

Совместимость данных

В то время как Pandas в основном работает с табличными данными, модуль NumPy работает с числовыми данными.

Инструменты

Pandas включает в себя мощные инструменты анализа данных, такие как DataFrame и Series, тогда как модуль NumPy предлагает массивы.

Представление

Хотя производительность Pandas выше, чем у NumPy, для 500 тыс. строк и выше, NumPy работает лучше, чем Pandas, до 50 тыс. строк и меньше. Производительность от 50 000 до 500 000 строк в основном зависит от типа операции, которую должны выполнять Pandas и NumPy.

Объекты

В то время как Pandas предлагает объект 2D-таблицы под названием DataFrame, NumPy поддерживает многомерные массивы.

Использование памяти

Что касается использования памяти, Pandas требует гораздо большего объема памяти, чем NumPy.

Промышленное использование

Pandas используется такими компаниями, как Trivago, Kaidee, Abeja Inc. и т. д., тогда как NumPy используется такими компаниями, как Instacart, SendGrid, Walmart и Tokopedia.

Промышленное покрытие

Pandas может похвастаться более высокими отраслевыми приложениями, как указано в стеках 73 компаний и стеках разработчиков 46, в то время как NumPy упоминает стеки 62 компаний и стеки разработчиков 32.

Ознакомьтесь с: Учебное пособие по Python NumPy: изучите Python Numpy на примерах

Подведение итогов

В заключение, несмотря на то, что Pandas основан на NumPy, между ними есть существенные различия. Однако, поскольку и Pandas, и NumPy упрощают манипулирование матрицами, они чрезвычайно полезны для разработки моделей машинного обучения.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на степень магистра наук в области науки о данных