Pandas Vs Numpy: ความแตกต่างระหว่าง Pandas & Numpy [2022]

Python เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัยในการพัฒนาซอฟต์แวร์และชุมชน Data Science ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับภาษาที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นนี้คือพร้อมด้วยไวยากรณ์ที่เหมือนภาษาอังกฤษ มันมาพร้อมกับห้องสมุดที่หลากหลาย Pandas และ NumPy เป็นห้องสมุด Python ที่ได้รับความนิยมสูงสุดสองแห่ง

โพสต์ของวันนี้เกี่ยวกับการสำรวจความแตกต่างระหว่าง Pandas และ NumPy เพื่อทำความเข้าใจคุณลักษณะและแง่มุมที่ทำให้พวกเขามีเอกลักษณ์เฉพาะตัว

Pandas vs. NumPy: พวกมันคืออะไร?

แพนด้า

Pandas เป็นไลบรารีโอเพนซอร์ซที่ออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการข้อมูลโดยเฉพาะ มันถูกสร้างขึ้นบนแพ็คเกจ NumPy ของ Python ซึ่งหมายความว่า Pandas อาศัย NumPy สำหรับการทำงาน โดยพื้นฐานแล้ว Pandas มีโครงสร้างข้อมูลและการดำเนินการสำหรับการจัดการอนุกรมเวลาและตารางตัวเลข ก่อนการเริ่มต้นของ Pandas ภาษาโปรแกรม Python สามารถให้การสนับสนุนที่จำกัดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น

Pandas สามารถดำเนินการหลัก 5 ประการสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล – โหลด จัดการ จัดเตรียม สร้างแบบจำลอง และวิเคราะห์ สำหรับการจัดการข้อมูล Pandas อนุญาตให้ใช้ฟังก์ชันต่างๆ เช่น การโต้แย้งข้อมูล การล้าง การเลือก การผสาน และการปรับรูปร่างใหม่

Wes McKinney ออกแบบ Pandas ในปี 2008 ชื่อของ Pandas มาจาก “Panel Data” ซึ่งเป็นคำศัพท์ทางเศรษฐมิติสำหรับชุดข้อมูลรวมถึงข้อมูลหลายมิติ

คุณสมบัติ:

• ช่วยให้คุณปรับรูปร่างและเปลี่ยนชุดข้อมูลได้
• ช่วยให้คุณสามารถผสานและรวมชุดข้อมูลได้
• ช่วยให้การจัดตำแหน่งข้อมูลและการจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปแบบบูรณาการ
• รองรับวัตถุ DataFrame สำหรับการจัดการข้อมูลด้วยการจัดทำดัชนีแบบบูรณาการ
• ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับอ่านและเขียนข้อมูลระหว่างโครงสร้างข้อมูลในหน่วยความจำและรูปแบบไฟล์ที่หลากหลาย
• มีคุณลักษณะต่างๆ เช่น การแบ่งส่วนตามฉลาก การจัดทำดัชนีแบบแฟนซี และการตั้งค่าย่อยของชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• รองรับการทำดัชนีแกนแบบลำดับชั้นสำหรับการเรียงข้อมูลมิติสูงในโครงสร้างข้อมูลมิติล่าง

อ่าน: Pandas Cheatsheet: คำสั่งยอดนิยมที่คุณควรรู้

นำพาย

ตามที่ เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ ระบุไว้ NumPy เป็น "แพ็คเกจพื้นฐานสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ด้วย Python" เป็นไลบรารี Python ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับอาร์เรย์และเมทริกซ์ขนาดใหญ่หลายมิติ NumPy มีคอลเลกชั่นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงจำนวนมากเพื่อดำเนินการคำนวณเชิงตัวเลขที่ซับซ้อนบนอาร์เรย์ทั้งแบบมิติเดียวและหลายมิติ

Travis Oliphant พัฒนาแพ็คเกจ NumPy ในปี 2548 โดยผสมผสานฟังก์ชันของโมดูล Numeric เข้ากับโมดูล Numarray การควบรวมนี้นำไปสู่การสร้างแพ็คเกจ Python ที่สามารถจัดการปริมาณข้อมูลมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมรองรับการคูณเมทริกซ์และการปรับรูปแบบข้อมูล

คุณสมบัติ:

• “ndarray” เป็นฟังก์ชันหลักของ NumPy สำหรับ อาร์เรย์ n มิติและโครงสร้างข้อมูล
• อนุญาตให้เขียนโปรแกรมได้อย่างรวดเร็ว โดยมีเงื่อนไขว่าการดำเนินการส่วนใหญ่ทำงานบนอาร์เรย์หรือเมทริกซ์ ไม่ใช่ในสเกลาร์
• โดยอาศัย BLAS และ LAPACK สำหรับการคำนวณพีชคณิตเชิงเส้นอย่างมีประสิทธิภาพ
• ไม่รองรับการแทรกหรือต่อท้ายรายการในอาร์เรย์อย่างง่ายได้เร็วเท่ากับรายการ Python
• มันทำหน้าที่เป็นโครงสร้างข้อมูลสากลใน OpenCV สำหรับรูปภาพ เคอร์เนลตัวกรอง และจุดคุณสมบัติที่แยกออกมา

Pandas และ NumPy เป็นเครื่องมือสำคัญสองอย่างใน Python SciPy stack ที่สามารถใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ใดๆ ตั้งแต่การคำนวณเมทริกซ์ประสิทธิภาพสูงไปจนถึงฟังก์ชัน Machine Learning เนื่องจาก Pandas ใช้ NumPy จึงอาศัยอาร์เรย์ NumPy สำหรับการใช้งานออบเจ็กต์ข้อมูล และมักใช้ร่วมกับ NumPy หากคุณเป็นผู้เริ่มต้นใน Python วิทยาการข้อมูล และต้องการได้รับความเชี่ยวชาญมากขึ้น ลองดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

อ่านเพิ่มเติม: 17 คำถามและคำตอบสัมภาษณ์ที่ต้องอ่านของ Pandas

Pandas vs. NumPy: ความแตกต่างหลักระหว่าง Pandas และ NumPy

นี่คือจุดแตกต่างที่น่าสนใจที่สุดระหว่าง Pandas และ NumPy:

ความเข้ากันได้ของข้อมูล

แม้ว่า Pandas จะทำงานกับข้อมูลแบบตารางเป็นหลัก แต่โมดูล NumPy จะทำงานกับข้อมูลตัวเลข

เครื่องมือ

Pandas มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เช่น DataFrame และ Series ในขณะที่โมดูล NumPy มี Arrays

ผลงาน

แม้ว่าประสิทธิภาพของ Pandas จะดีกว่า NumPy สำหรับแถว 500K และสูงกว่า แต่ NumPy ก็ทำงานได้ดีกว่า Pandas ที่มีแถวไม่เกิน 50,000 แถวหรือน้อยกว่า ประสิทธิภาพระหว่าง 50,000 ถึง 500,000 แถวขึ้นอยู่กับประเภทของการดำเนินการเป็นส่วนใหญ่ที่ Pandas และ NumPy ต้องทำ

วัตถุ

แม้ว่า Pandas จะเสนอวัตถุตาราง 2 มิติที่เรียกว่า DataFrame แต่ NumPy ก็รองรับอาร์เรย์หลายมิติ

การใช้ความจำ

เท่าที่เกี่ยวข้องกับการใช้หน่วยความจำ Pandas ต้องการความจุหน่วยความจำที่สูงกว่า NumPy มาก

การใช้ในอุตสาหกรรม

บริษัทต่างๆ เช่น Trivago, Kaidee, Abeja Inc. เป็นต้น ใช้ Pandas ในขณะที่บริษัทต่างๆ เช่น Instacart, SendGrid, Walmart และ Tokopedia ใช้ NumPy

ครอบคลุมอุตสาหกรรม

Pandas มีแอปพลิเคชันอุตสาหกรรมที่สูงกว่าดังที่กล่าวไว้ในกองของบริษัท 73 กอง และกองนักพัฒนา 46 กอง ในขณะที่ NumPy กล่าวถึงกองของบริษัท 62 กอง และกองนักพัฒนา 32 กอง

เช็คเอาท์: บทช่วยสอน Python NumPy: เรียนรู้ Python Numpy ด้วยตัวอย่าง

ห่อ

สรุป แม้ว่า Pandas จะใช้ NumPy แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างพวกเขา อย่างไรก็ตาม เนื่องจากทั้ง Pandas และ NumPy ทำให้การจัดการเมทริกซ์ง่ายขึ้น จึงมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการพัฒนาโมเดล ML

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

เตรียมความพร้อมสู่อาชีพแห่งอนาคต

สมัครเรียนวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล