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Was sind Pandas?

Pandas ist als Open-Source-Bibliothek definiert, die eine leistungsstarke Datenbearbeitung in Python ermöglicht. Es basiert auf dem NumPy-Paket, das heißt Numpy ist für den Betrieb des Pandas erforderlich. Der Name Pandas leitet sich von dem Wort ab Paneldaten , was bedeutet eine Ökonometrie aus mehrdimensionalen Daten . Es wird zur Datenanalyse in Python verwendet und von entwickelt Wes McKinney im Jahr 2008 .

Vor Pandas war Python zur Datenaufbereitung geeignet, bot jedoch nur begrenzte Unterstützung für die Datenanalyse. Also kam Pandas ins Spiel und erweiterte die Möglichkeiten der Datenanalyse. Es kann fünf wichtige Schritte ausführen, die für die Verarbeitung und Analyse von Daten unabhängig von der Herkunft der Daten erforderlich sind, d. h. laden, manipulieren, vorbereiten, modellieren und analysieren .

Was ist NumPy?

NumPy ist größtenteils in der Sprache C geschrieben und ein Erweiterungsmodul von Python. Es ist als Python-Paket definiert, das zur Durchführung verschiedener numerischer Berechnungen und zur Verarbeitung der mehrdimensionalen und eindimensionalen Array-Elemente verwendet wird. Die Berechnungen mit Numpy-Arrays sind schneller als mit dem normalen Python-Array.

Das NumPy-Paket wird von erstellt Travis Oliphant im Jahr 2005, indem die Funktionalitäten des Vorgängermoduls Numeric in ein anderes Modul integriert wurden Numarray . Es ist außerdem in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und bietet praktische Funktionen zur Matrixmultiplikation und Datenumformung.

Sowohl Pandas als auch NumPy können aufgrund ihrer intuitiven Syntax und leistungsstarken Matrixberechnungsfunktionen als wesentliche Bibliotheken für jede wissenschaftliche Berechnung, einschließlich maschinellem Lernen, angesehen werden. Diese beiden Bibliotheken eignen sich auch am besten für datenwissenschaftliche Anwendungen.

Unterschied zwischen Pandas und NumPy:

Es gibt einige Unterschiede zwischen Pandas und NumPy, die unten aufgeführt sind:

• Der Pandas Das Modul arbeitet hauptsächlich mit tabellarischen Daten, während das NumPy Modul arbeitet mit den numerischen Daten.
• Die Pandas bieten einige Sätze leistungsstarker Tools wie Datenrahmen Und Serie die hauptsächlich zur Analyse der Daten verwendet wird, während in NumPy Das Modul bietet ein leistungsstarkes Objekt namens Array .
Instacart, SendGrid,Und Sehen sind einige der bekanntesten Unternehmen, die daran arbeiten Pandas Modul, während NumPy wird verwendet von SweepSouth .
• Die Pandas deckten die breitere Anwendung ab, da sie in erwähnt wird 73 Firmenstapel und 46 Entwickler-Stacks, während in NumPy 62 Firmenstapel und 32 Entwickler-Stacks werden erwähnt.
• Die Leistung von NumPy ist besser als die von NumPy für 50.000 Zeilen oder weniger.
• Die Leistung von Pandas ist bei 500.000 Zeilen oder mehr besser als die von NumPy. Bei 50.000 bis 500.000 Zeilen hängt die Leistung von der Art des Vorgangs ab.
• Die NumPy-Bibliothek stellt Objekte für mehrdimensionale Arrays bereit, während Pandas in der Lage ist, ein speicherinternes 2D-Tabellenobjekt namens DataFrame anzubieten.
NumPyverbraucht weniger Speicher im Vergleich zu Pandas .
• Die Indizierung der Serienobjekte ist im Vergleich zu NumPy-Arrays recht langsam.

Die folgende Tabelle zeigt die Vergleichstabelle zwischen den Pandas Und NumPy :