Какво е Pandas?

Pandas се определя като библиотека с отворен код, която осигурява високоефективно манипулиране на данни в Python. Той е изграден върху пакета NumPy, което означава Numpy е необходим за работа с Pandas. Името на Pandas произлиза от думата Данни на панела , което означава иконометрия от многомерни данни . Използва се за анализ на данни в Python и е разработен от Уес Маккини през 2008 г .

Преди Pandas, Python беше способен за подготовка на данни, но предоставяше само ограничена поддръжка за анализ на данни. И така, Pandas се появи на сцената и подобри възможностите за анализ на данни. Той може да изпълнява пет важни стъпки, необходими за обработка и анализ на данни, независимо от произхода на данните, т.е. зарежда, манипулира, подготвя, моделира и анализира .

Какво е NumPy?

NumPy е написан предимно на език C и е модул за разширение на Python. Дефинира се като пакет на Python, използван за извършване на различни числени изчисления и обработка на многомерни и едномерни елементи на масив. Изчисленията, използващи масиви Numpy, са по-бързи от нормалния масив на Python.

машинно обучение и видове

Пакетът NumPy е създаден от Травис Олифант през 2005 г. чрез добавяне на функционалностите на предшестващия модул Numeric в друг модул Numarray . Освен това е способен да обработва огромно количество данни и е удобен с умножение на матрици и преоформяне на данни.

Както Pandas, така и NumPy могат да се разглеждат като основна библиотека за всяко научно изчисление, включително машинно обучение, поради техния интуитивен синтаксис и високопроизводителни възможности за матрично изчисление. Тези две библиотеки също са най-подходящи за приложения в науката за данни.

Разлика между Pandas и NumPy:

Има някои разлики между Pandas и NumPy, които са изброени по-долу:

• The панди модулът работи главно с табличните данни, докато модулът NumPy модулът работи с числови данни.
• Pandas предоставя някои набори от мощни инструменти като DataFrame и Серия който се използва главно за анализ на данните, докато в NumPy модул предлага мощен обект, наречен Масив .
Instacart, SendGrid,и Погледнете са някои от известните компании, които работят по панди модул, докато NumPy се използва от SweepSouth .
• Пандите покриват по-широкото приложение, тъй като се споменава в 73 фирмени стекове и 46 стекове за разработчици, докато в NumPy, 62 фирмени стекове и 32 споменават се стекове за разработчици.
• Производителността на NumPy е по-добра от NumPy за 50K редове или по-малко.
• Производителността на Pandas е по-добра от NumPy за 500K редове или повече. Между 50K до 500K редове производителността зависи от вида на операцията.
• Библиотеката NumPy предоставя обекти за многоизмерни масиви, докато Pandas може да предложи 2d табличен обект в паметта, наречен DataFrame.
NumPyконсумира по-малко памет в сравнение с панди .
• Индексирането на обектите от серията е доста бавно в сравнение с масивите NumPy.

Таблицата по-долу показва сравнителната диаграма между панди и NumPy :