Pandas Vs Numpy：Pandas 和 Numpy 之间的区别 [2022]

已发表: 2021-01-05

Python 无疑是软件开发和数据科学社区中最流行的编程语言之一。 这种对初学者友好的语言最好的部分是它具有类似英语的语法。 它配备了广泛的库。 Pandas 和 NumPy 是两个最流行的 Python 库。

今天的文章是关于探索 Pandas 和 NumPy 之间的差异，以了解它们的特性和使它们独一无二的方面。

目录

Pandas 与 NumPy：它们是什么？

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Pandas 是专为数据分析和数据操作而设计的开源库。 它建立在 Python 的 NumPy 包之上，这意味着 Pandas 依赖于 NumPy 来运行。 从本质上讲，Pandas 包括用于处理时间序列和数值表的数据结构和操作。 在 Pandas 出现之前，Python 编程语言只能为数据分析提供有限的支持。

Pandas 可以为数据处理和分析执行五项核心操作——加载、操作、准备、建模和分析。 对于数据操作，Pandas 支持数据整理、清理、选择、合并和重塑等功能。

Wes McKinney 于 2008 年设计了 Pandas。Pandas 的名称来源于“Panel Data”，这是一个计量经济学术语，用于包含多维数据的数据集。

特征：

  • 它允许您重塑和旋转数据集。
  • 它允许您合并和连接数据集。
  • 它支持数据对齐和缺失数据的集成处理。
  • 它支持 DataFrame 对象通过集成索引进行数据操作。
  • 它包括用于在内存数据结构和多种文件格式之间读取和写入数据的工具。
  • 它提供了诸如基于标签的切片、精美索引和大型数据集的子集等功能。
  • 它支持分层轴索引，用于在低维数据结构中整理高维数据。

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正如官方网站所述，NumPy 是“使用 Python 进行科学计算的基础包”。 它是一个 Python 库，旨在支持大型多维数组和矩阵。 NumPy 具有广泛的高级数学函数集合，可在单维和多维数组上执行复杂的数值计算。

Travis Oliphant 于 2005 年通过将 Numeric 模块的功能整合到 Numarray 模块中开发了 NumPy 包。 这种合并导致创建了一个 Python 包，该包可以有效地处理大量数据，并支持矩阵乘法和数据整形。

特征：

  • “ndarray”构成了 NumPy 用于n维数组和数据结构的核心功能。
  • 它允许编写快速程序，前提是大多数操作适用于数组或矩阵而不是标量。
  • 它依赖 BLAS 和 LAPACK 进行高效的线性代数计算。
  • 它不支持像 Python 列表那样快速地将条目插入或附加到数组中。
  • 它在 OpenCV 中用作图像、过滤器内核和提取特征点的通用数据结构。

Pandas 和 NumPy 是 Python SciPy 堆栈中的两个重要工具，可用于任何科学计算，从执行高性能矩阵计算到机器学习功能。 由于 Pandas 是基于 NumPy 的，所以它依赖于 NumPy 数组来实现数据对象，并且经常与 NumPy 配合使用。 如果您是 Python、数据科学的初学者并希望获得更多专业知识，请查看我们来自顶尖大学的在线数据科学课程。

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Pandas vs. NumPy：Pandas 和 NumPy 的核心区别

以下是 Pandas 和 NumPy 之间一些最引人注目的区别：

数据兼容性

Pandas 主要处理表格数据，而 NumPy 模块处理数字数据。

工具

Pandas 包括强大的数据分析工具，如 DataFrame 和 Series，而 NumPy 模块提供数组。

表现

虽然 Pandas 在 50 万行及以上的行数上优于 NumPy，但 NumPy 在 5 万行及以下的行数上优于 Pandas。 50K 到 500K 行之间的性能主要取决于 Pandas 的操作类型，而 NumPy 必须执行。

对象

Pandas 提供了一个称为 DataFrame 的 2D 表对象，而 NumPy 支持多维数组。

内存使用情况

就内存利用率而言，Pandas 需要比 NumPy 高得多的内存容量。

工业用途

Pandas 被 Trivago、Kaidee、Abeja Inc. 等公司使用，而 NumPy 被 Instacart、SendGrid、Walmart 和 Tokopedia 等公司使用。

行业覆盖

Pandas 拥有更高的行业应用，如 73 个公司堆栈和 46 个开发人员堆栈中提到的，而 NumPy 提到了 62 个公司堆栈和 32 个开发人员堆栈。

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包起来

总而言之，即使 Pandas 基于 NumPy，它们之间也存在显着差异。 但是，由于 Pandas 和 NumPy 都简化了矩阵操作，因此它们对于 ML 模型开发非常有用。

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