Co to jest Pandy?
Pandas definiuje się jako bibliotekę typu open source, która zapewnia wydajną manipulację danymi w języku Python. Jest zbudowany na bazie pakietu NumPy, co oznacza Numpy jest wymagany do obsługi Pand. Od tego słowa pochodzi nazwa Pandy Panel danych , co znaczy Ekonometria na podstawie danych wielowymiarowych . Służy do analizy danych w Pythonie i został opracowany przez Wesa McKinneya w 2008 r .
Przed Pandami Python był w stanie przygotowywać dane, ale zapewniał jedynie ograniczone wsparcie dla analizy danych. Tak więc na scenę wkroczyły Pandy, które zwiększyły możliwości analizy danych. Może wykonać pięć istotnych kroków wymaganych do przetwarzania i analizy danych niezależnie od ich pochodzenia, tj. ładuj, manipuluj, przygotowuj, modeluj i analizuj .
Co to jest NumPy?
NumPy jest napisany głównie w języku C i jest modułem rozszerzenia Pythona. Jest zdefiniowany jako pakiet Pythona używany do wykonywania różnych obliczeń numerycznych i przetwarzania wielowymiarowych i jednowymiarowych elementów tablicy. Obliczenia przy użyciu tablic Numpy są szybsze niż zwykła tablica Pythona.
Pakiet NumPy jest tworzony przez Travisa Oliphanta w 2005 roku poprzez dodanie funkcjonalności modułu przodka Numeric do innego modułu Numarray . Jest także w stanie obsłużyć ogromną ilość danych i jest wygodny w mnożeniu macierzy i przekształcaniu danych.
Zarówno Pandy, jak i NumPy można postrzegać jako niezbędną bibliotekę do wszelkich obliczeń naukowych, w tym uczenia maszynowego, ze względu na ich intuicyjną składnię i wydajne możliwości obliczeń macierzowych. Te dwie biblioteki najlepiej nadają się również do zastosowań związanych z analizą danych.
Różnica między Pandami a NumPy:
Istnieją pewne różnice między Pandami i NumPy, które wymieniono poniżej:
- The Pandy Moduł działa głównie z danymi tabelarycznymi, natomiast moduł NumPy moduł współpracuje z danymi liczbowymi.
- Pandy udostępniają kilka zestawów potężnych narzędzi, takich jak Ramka danych I Seria który służył głównie do analizy danych, podczas gdy w NumPy moduł oferuje potężny obiekt o nazwie Szyk .
- Pandy objęły szersze zastosowanie, ponieważ jest o tym mowa w 73 stosy firmowe i 46 stosy programistów, podczas gdy w NumPy, 62 stosy firmowe i 32 wspomina się o stosach programistów.
- Wydajność NumPy jest lepsza niż NumPy dla 50 000 wierszy lub mniej.
- Wydajność Pand jest lepsza niż NumPy dla 500 000 wierszy lub więcej. Wydajność od 50 000 do 500 000 wierszy zależy od rodzaju operacji.
- Biblioteka NumPy zapewnia obiekty dla tablic wielowymiarowych, podczas gdy Pandas jest w stanie zaoferować znajdujący się w pamięci obiekt tabeli 2D o nazwie DataFrame.
- Indeksowanie obiektów Series jest dość powolne w porównaniu z tablicami NumPy.
Poniższa tabela przedstawia tabelę porównawczą pomiędzy Pandy I NumPy :
| Podstawa porównania | Pandy | NumPy |
|---|---|---|
| Pracuje z | Moduł Pandy współpracuje z dane tabelaryczne . | Moduł NumPy współpracuje z dane liczbowe . |
| Potężne narzędzia | Pandy mają potężne narzędzia, takie jak Seria, ramka danych itp . | NumPy ma potężne narzędzie, takie jak Tablice . |
| Zastosowanie organizacyjne | Pandy są używane w popularnych organizacjach, takich jak Instacart, SendGrid i Sighten . | NumPy jest używany w popularnej organizacji, takiej jak Sweep na południe . |
| Wydajność | Pandy mają lepszą wydajność 500 tys. wierszy lub więcej . | NumPy ma lepszą wydajność dla 50 tys. wierszy lub mniej . |
| Wykorzystanie pamięci | Zjedz pandy duża pamięć w porównaniu do NumPy. | NumPy zużywa mniej pamięci w porównaniu do Pand. |
| Zasięg przemysłowy | Pandy są wspomniane w 73 stosy firmowe i 46 stosy deweloperskie. | NumPy jest wspomniany w 62 stosy firmowe i 32 stosy programistów. |
| Obiekty | Pandy udostępnia obiekt tabeli 2D o nazwie Ramka danych. | NumPy zapewnia tablica wielowymiarowa . |