Pandalar ve Numpy: Pandalar ve Numpy Arasındaki Fark [2022]

Python, şüphesiz yazılım geliştirme ve Veri Bilimi topluluklarında en popüler programlama dillerinden biridir. Bu yeni başlayanlar için uygun dilin en iyi yanı, İngilizce benzeri sözdizimiyle birlikte olmasıdır. Çok çeşitli kütüphanelerle birlikte gelir. Pandalar ve NumPy, en popüler Python kitaplıklarından ikisidir.

Bugünkü gönderi tamamen Pandalar ve NumPy arasındaki farkları keşfetmek ve onları benzersiz kılan özelliklerini ve yönlerini anlamakla ilgili.

Pandalar ve NumPy: Bunlar nedir?

pandalar

Pandas, özellikle veri analizi ve veri işleme için tasarlanmış açık kaynaklı bir kitaplıktır. Python'un NumPy paketinin üzerine inşa edilmiştir, yani Pandalar çalışmak için NumPy'ye güvenir. Esasen Pandalar, zaman serilerini ve sayısal tabloları işlemek için veri yapıları ve işlemleri içerir. Pandaların başlangıcından önce Python programlama dili, veri analizi için yalnızca sınırlı destek sunabiliyordu.

Pandalar, veri işleme ve analiz için beş temel işlemi gerçekleştirebilir - yükleme, işleme, hazırlama, modelleme ve analiz etme. Pandalar, veri işleme için veri karıştırma, temizleme, seçme, birleştirme ve yeniden şekillendirme gibi işlevlere izin verir.

Wes McKinney, Pandaları 2008'de tasarladı. Pandaların adı, çok boyutlu verileri içeren veri kümeleri için bir ekonometri terimi olan “Panel Data”dan türetilmiştir.

Özellikler:

• Veri kümelerini yeniden şekillendirmenize ve döndürmenize olanak tanır.
• Veri kümelerini birleştirmenize ve birleştirmenize olanak tanır.
• Veri hizalamasını ve eksik verilerin entegre olarak işlenmesini sağlar.
• Entegre indeksleme ile veri işleme için DataFrame nesnesini destekler.
• Bellek içi veri yapıları ve çoklu dosya biçimleri arasında veri okumak ve yazmak için araçlar içerir.
• Etiket tabanlı dilimleme, süslü indeksleme ve büyük veri kümelerinin alt kümelenmesi gibi özellikler sunar.
• Düşük boyutlu veri yapılarında yüksek boyutlu verileri harmanlamak için hiyerarşik eksen indekslemeyi destekler.

Okuyun: Pandalar Hile Sayfası: Bilmeniz Gereken En Önemli Komutlar

Dizi

Resmi sitenin belirttiği gibi , NumPy "Python ile bilimsel hesaplama için temel pakettir." Büyük, çok boyutlu dizileri ve matrisleri desteklemek için tasarlanmış bir Python kütüphanesidir. NumPy, hem tek boyutlu hem de çok boyutlu dizilerde karmaşık sayısal hesaplamalar gerçekleştirmek için kapsamlı bir üst düzey matematiksel işlevler koleksiyonuna sahiptir.

Travis Oliphant, 2005 yılında Numeric modülünün işlevlerini Numarray modülüne dahil ederek NumPy paketini geliştirdi. Bu birleştirme, matris çarpımı ve veri yeniden şekillendirme desteğiyle birlikte devasa veri hacimlerini verimli bir şekilde işleyebilen bir Python paketi oluşturulmasına yol açtı.

Özellikler:

• "Narray", n boyutlu dizi ve veri yapıları için NumPy'nin temel işlevselliğini oluşturur .
• Çoğu işlemin skalerler üzerinde değil diziler veya matrisler üzerinde çalışması şartıyla hızlı programlar yazmaya izin verir.
• Verimli lineer cebir hesaplamaları için BLAS ve LAPACK'e güvenir.
• Girdilerin dizilere Python listeleri kadar hızlı eklenmesini veya eklenmesini desteklemez.
• OpenCV'de görüntüler, filtre çekirdekleri ve çıkarılan özellik noktaları için evrensel bir veri yapısı işlevi görür.

Pandalar ve NumPy, Python SciPy yığınında yüksek performanslı matris hesaplamaları yapmaktan Makine Öğrenimi işlevlerine kadar herhangi bir bilimsel hesaplama için kullanılabilen iki hayati araçtır. Pandas NumPy'ye dayalı olduğundan, veri nesnelerinin uygulanması için NumPy dizisine dayanır ve genellikle NumPy ile işbirliği içinde kullanılır. Python, veri biliminde yeni başlayan biriyseniz ve daha fazla uzmanlık kazanmak istiyorsanız, en iyi üniversitelerden çevrimiçi veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Ayrıca Okuyun: Pandaların Okunması Gereken 17 Soru ve Cevap

Pandalar ve NumPy: Pandalar ve NumPy arasındaki temel fark

Pandalar ve NumPy arasındaki en zorlayıcı fark noktalarından bazıları şunlardır:

Veri uyumluluğu

Pandalar öncelikle tablo verileriyle çalışırken, NumPy modülü sayısal verilerle çalışır.

Araçlar

Pandalar, DataFrame ve Series gibi güçlü veri analiz araçları içerirken NumPy modülü Diziler sunar.

Verim

Pandaların performansı 500K satır ve üzeri için NumPy'den daha iyi olsa da, NumPy 50K ve daha az satıra kadar Pandalardan daha iyi performans gösterir. 50K ila 500K satır arasındaki performans, çoğunlukla Panda'ların ve NumPy'nin gerçekleştirmesi gereken işlem türüne bağlıdır.

nesneler

Pandas, DataFrame adında bir 2B tablo nesnesi sunarken, NumPy çok boyutlu dizileri destekler.

Hafıza kullanımı

Bellek kullanımı söz konusu olduğunda Pandalar, NumPy'den çok daha yüksek bellek kapasitesi gerektirir.

Endüstriyel kullanım

Pandalar Trivago, Kaidee, Abeja Inc., vb. gibi şirketler tarafından kullanılırken NumPy Instacart, SendGrid, Walmart ve Tokopedia gibi şirketler tarafından kullanılır.

Endüstriyel kapsama

Pandalar, 73 şirket grubunda ve 46 geliştirici grubunda bahsedildiği gibi daha yüksek endüstri uygulamalarıyla övünürken, NumPy 62 şirket grubundan ve 32 geliştirici grubundan bahseder.

Kontrol edin: Python NumPy Eğitimi: Python Numpy'yi Örneklerle Öğrenin

toparlamak

Özetlemek gerekirse, Pandalar NumPy'ye dayalı olsa da aralarında önemli farklar var. Bununla birlikte, hem Pandalar hem de NumPy, matris manipülasyonunu basitleştirdiğinden, ML modeli geliştirme için son derece faydalıdırlar.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT -B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Veri Biliminde Yüksek Lisans için Başvurun