Pandas Vs Numpy：Pandas 和 Numpy 之間的區別 [2022]

已發表: 2021-01-05

Python 無疑是軟件開發和數據科學社區中最流行的編程語言之一。 這種對初學者友好的語言最好的部分是它具有類似英語的語法。 它配備了廣泛的庫。 Pandas 和 NumPy 是兩個最流行的 Python 庫。

今天的文章是關於探索 Pandas 和 NumPy 之間的差異，以了解它們的特性和使它們獨一無二的方面。

目錄

Pandas 與 NumPy：它們是什麼？

熊貓

Pandas 是專為數據分析和數據操作而設計的開源庫。 它建立在 Python 的 NumPy 包之上，這意味著 Pandas 依賴於 NumPy 來運行。 從本質上講，Pandas 包括用於處理時間序列和數值表的數據結構和操作。 在 Pandas 出現之前，Python 編程語言只能為數據分析提供有限的支持。

Pandas 可以為數據處理和分析執行五項核心操作——加載、操作、準備、建模和分析。 對於數據操作，Pandas 支持數據整理、清理、選擇、合併和重塑等功能。

Wes McKinney 於 2008 年設計了 Pandas。Pandas 的名稱來源於“Panel Data”，這是一個計量經濟學術語，用於包含多維數據的數據集。

特徵：

  • 它允許您重塑和旋轉數據集。
  • 它允許您合併和連接數據集。
  • 它支持數據對齊和缺失數據的集成處理。
  • 它支持 DataFrame 對象通過集成索引進行數據操作。
  • 它包括用於在內存數據結構和多種文件格式之間讀取和寫入數據的工具。
  • 它提供了諸如基於標籤的切片、精美索引和大型數據集的子集等功能。
  • 它支持分層軸索引，用於在低維數據結構中整理高維數據。

閱讀：熊貓備忘單：您應該知道的頂級命令

數字貨幣

正如官方網站所述，NumPy 是“使用 Python 進行科學計算的基礎包”。 它是一個 Python 庫，旨在支持大型多維數組和矩陣。 NumPy 具有廣泛的高級數學函數集合，可在單維和多維數組上執行複雜的數值計算。

Travis Oliphant 於 2005 年通過將 Numeric 模塊的功能整合到 Numarray 模塊中開發了 NumPy 包。 這種合併導致創建了一個 Python 包，該包可以有效地處理大量數據，並支持矩陣乘法和數據整形。

特徵：

  • “ndarray”構成了 NumPy 用於n維數組和數據結構的核心功能。
  • 它允許編寫快速程序，前提是大多數操作適用於數組或矩陣而不是標量。
  • 它依賴 BLAS 和 LAPACK 進行高效的線性代數計算。
  • 它不支持像 Python 列表那樣快速地將條目插入或附加到數組中。
  • 它在 OpenCV 中用作圖像、過濾器內核和提取特徵點的通用數據結構。

Pandas 和 NumPy 是 Python SciPy 堆棧中的兩個重要工具，可用於任何科學計算，從執行高性能矩陣計算到機器學習功能。 由於 Pandas 是基於 NumPy 的，所以它依賴於 NumPy 數組來實現數據對象，並且經常與 NumPy 配合使用。 如果您是 Python、數據科學的初學者並希望獲得更多專業知識，請查看我們來自頂尖大學的在線數據科學課程。

另請閱讀： 17 個必讀的熊貓面試問答

Pandas vs. NumPy：Pandas 和 NumPy 的核心區別

以下是 Pandas 和 NumPy 之間一些最引人注目的區別：

數據兼容性

Pandas 主要處理表格數據，而 NumPy 模塊處理數字數據。

工具

Pandas 包括強大的數據分析工具，如 DataFrame 和 Series，而 NumPy 模塊提供數組。

表現

雖然 Pandas 在 50 萬行及以上的行數上優於 NumPy，但 NumPy 在 5 萬行及以下的行數上優於 Pandas。 50K 到 500K 行之間的性能主要取決於 Pandas 的操作類型，而 NumPy 必須執行。

對象

Pandas 提供了一個稱為 DataFrame 的 2D 表對象，而 NumPy 支持多維數組。

內存使用情況

就內存利用率而言，Pandas 需要比 NumPy 高得多的內存容量。

工業用途

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

行業覆蓋

Pandas 擁有更高的行業應用，如 73 個公司堆棧和 46 個開發人員堆棧中提到的，而 NumPy 提到了 62 個公司堆棧和 32 個開發人員堆棧。

查看： Python NumPy 教程：通過示例學習 Python Numpy

包起來

總而言之，即使 Pandas 基於 NumPy，它們之間也存在顯著差異。 但是，由於 Pandas 和 NumPy 都簡化了矩陣操作，因此它們對於 ML 模型開發非常有用。

如果您想了解數據科學，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的數據科學執行 PG 計劃，該計劃是為在職專業人士創建的，提供 10 多個案例研究和項目、實用的實踐研討會、行業專家的指導、1與行業導師一對一，400 多個小時的學習和頂級公司的工作協助。

為未來的職業做準備

申請數據科學理學碩士