Ce este Pandas?
Pandas este definit ca o bibliotecă open-source care oferă manipulare de înaltă performanță a datelor în Python. Este construit pe deasupra pachetului NumPy, ceea ce înseamnă Numpy este necesar pentru operarea Pandas. Numele Pandas este derivat din cuvânt Datele panoului , care înseamnă o Econometrie din date multidimensionale . Este folosit pentru analiza datelor în Python și dezvoltat de Wes McKinney în 2008 .
Înainte de Pandas, Python era capabil să pregătească date, dar a oferit doar suport limitat pentru analiza datelor. Așadar, Pandas a intrat în imagine și a îmbunătățit capacitățile de analiză a datelor. Poate efectua cinci pași semnificativi necesari pentru prelucrarea și analiza datelor, indiferent de originea datelor, și anume, încărcați, manipulați, pregătiți, modelați și analizați .
Ce este NumPy?
NumPy este scris în mare parte în limbaj C și este un modul de extensie al lui Python. Este definit ca un pachet Python utilizat pentru efectuarea diferitelor calcule numerice și procesarea elementelor matricei multidimensionale și unidimensionale. Calculele folosind tablourile Numpy sunt mai rapide decât matricea Python normală.
Pachetul NumPy este creat de Travis Oliphant în 2005 prin adăugarea funcționalităților modulului strămoș Numeric într-un alt modul Numarray . De asemenea, este capabil să gestioneze o cantitate mare de date și este convenabil cu multiplicarea Matrix și remodelarea datelor.
Atât Pandas, cât și NumPy pot fi văzute ca o bibliotecă esențială pentru orice calcul științific, inclusiv învățarea automată datorită sintaxei lor intuitive și capabilităților de calcul matrice de înaltă performanță. Aceste două biblioteci sunt, de asemenea, cele mai potrivite pentru aplicațiile de știință a datelor.
Diferența dintre Pandas și NumPy:
Există câteva diferențe între Pandas și NumPy, care sunt enumerate mai jos:
- The panda Modulul funcționează în principal cu datele tabulare, în timp ce modulul NumPy modulul lucrează cu datele numerice.
- Pandas oferă câteva seturi de instrumente puternice, cum ar fi DataFrame și Serie care este folosit în principal pentru analiza datelor, în timp ce în NumPy modulul oferă un obiect puternic numit Matrice .
- Pandas a acoperit aplicația mai largă, deoarece este menționată în 73 stive de companie și 46 stive de dezvoltator, în timp ce în NumPy, 62 stive de companie și 32 stivele de dezvoltatori sunt menționate.
- Performanța NumPy este mai bună decât NumPy pentru 50.000 de rânduri sau mai puțin.
- Performanța Pandas este mai bună decât NumPy pentru 500.000 de rânduri sau mai mult. Între 50K și 500K rânduri, performanța depinde de tipul de operație.
- Biblioteca NumPy oferă obiecte pentru matrice multidimensionale, în timp ce Pandas este capabil să ofere un obiect tabel 2d în memorie numit DataFrame.
- Indexarea obiectelor Series este destul de lentă în comparație cu tablourile NumPy.
Tabelul de mai jos prezintă graficul de comparație între panda și NumPy :
| Baza pentru comparație | panda | NumPy |
|---|---|---|
| Functioneaza cu | Modulul Pandas funcționează cu date tabelare . | Modulul NumPy funcționează cu date numerice . |
| Instrumente puternice | Pandas are instrumente puternice precum Serii, DataFrame etc . | NumPy are un instrument puternic precum Matrice . |
| Utilizare organizațională | Pandas este folosit în organizații populare precum Instacart, SendGrid și Sighten . | NumPy este folosit în organizațiile populare precum SweepSouth . |
| Performanţă | Pandas are o performanță mai bună pentru 500.000 de rânduri sau mai mult . | NumPy are o performanță mai bună pentru 50.000 de rânduri sau mai puțin . |
| Utilizarea memoriei | Mănâncă panda memorie mare în comparație cu NumPy. | NumPy consumă mai putina memorie în comparație cu Panda. |
| Acoperire industrială | Panda este menționat în 73 stive de companie și 46 stive de dezvoltator. | NumPy este menționat în 62 stive de companie și 32 stive de dezvoltator. |
| Obiecte | Pandas oferă un obiect de tabel 2d numit DataFrame. | NumPy oferă a matrice multidimensională . |