Wat zijn Panda's?
Pandas wordt gedefinieerd als een open-sourcebibliotheek die hoogwaardige gegevensmanipulatie in Python biedt. Het is gebouwd bovenop het NumPy-pakket, wat betekent Numpy is vereist voor het bedienen van de Panda's. De naam Panda's is afgeleid van het woord Paneel data , wat betekent een econometrie van multidimensionale gegevens . Het wordt gebruikt voor data-analyse in Python en ontwikkeld door Wes McKinney in 2008 .
Vóór Pandas was Python in staat om data voor te bereiden, maar het bood slechts beperkte ondersteuning voor data-analyse. Panda's kwamen dus in beeld en verbeterden de mogelijkheden van data-analyse. Het kan vijf belangrijke stappen uitvoeren die nodig zijn voor de verwerking en analyse van gegevens, ongeacht de oorsprong van de gegevens, dat wil zeggen: laden, manipuleren, voorbereiden, modelleren en analyseren .
Wat is NumPy?
NumPy is meestal geschreven in de C-taal en is een uitbreidingsmodule van Python. Het wordt gedefinieerd als een Python-pakket dat wordt gebruikt voor het uitvoeren van de verschillende numerieke berekeningen en verwerking van de multidimensionale en enkeldimensionale array-elementen. De berekeningen met Numpy-arrays zijn sneller dan de normale Python-array.
Het NumPy-pakket is gemaakt door de Travis Oliphant in 2005 door de functionaliteiten van de vooroudermodule Numeriek toe te voegen aan een andere module Numarray . Het kan ook een enorme hoeveelheid gegevens verwerken en is handig met matrixvermenigvuldiging en gegevenshervorming.
Zowel de Pandas als NumPy kunnen worden gezien als een essentiële bibliotheek voor elke wetenschappelijke berekening, inclusief machinaal leren, vanwege hun intuïtieve syntaxis en krachtige matrixberekeningsmogelijkheden. Deze twee bibliotheken zijn ook het meest geschikt voor data science-toepassingen.
Verschil tussen Panda's en NumPy:
Er zijn enkele verschillen tussen Pandas en NumPy, die hieronder worden vermeld:
- De Panda's module werkt voornamelijk met tabelgegevens, terwijl de NumPy module werkt met de numerieke gegevens.
- De Pandas biedt een aantal krachtige tools, zoals Gegevensframe En Serie die voornamelijk werd gebruikt voor het analyseren van de gegevens, terwijl in NumPy module biedt een krachtig object genaamd Array .
- De Panda's bestreken de bredere toepassing omdat deze wordt genoemd in 73 bedrijfsstapels en 46 ontwikkelaarsstacks, terwijl in NumPy 62 bedrijfsstapels en 32 ontwikkelaarsstacks worden genoemd.
- De prestaties van NumPy zijn beter dan de NumPy voor 50K rijen of minder.
- De prestaties van Pandas zijn beter dan die van NumPy voor 500.000 rijen of meer. Tussen 50.000 en 500.000 rijen zijn de prestaties afhankelijk van het soort bewerking.
- De NumPy-bibliotheek biedt objecten voor multidimensionale arrays, terwijl Pandas een in-memory 2D-tabelobject kan aanbieden met de naam DataFrame.
- Het indexeren van de Series-objecten is vrij traag in vergelijking met NumPy-arrays.
De onderstaande tabel toont het vergelijkingsschema tussen de Panda's En NumPy :
Basis voor vergelijking | Panda's | NumPy |
---|---|---|
Werkt met | Pandas-module werkt met de Tabelgegevens . | NumPy-module werkt met numerieke data . |
Krachtige hulpmiddelen | Pandas heeft krachtige tools zoals Serie, DataFrame etc . | NumPy heeft een krachtig hulpmiddel zoals Arrays . |
Organisatorisch gebruik | Pandas wordt gebruikt in populaire organisaties zoals Instacart, SendGrid en Sighten . | NumPy wordt gebruikt in de populaire organisatie zoals VeegZuid . |
Prestatie | Panda's presteren beter 500.000 rijen of meer . | NumPy presteert beter 50K rijen of minder . |
Geheugengebruik | Eet panda's groot geheugen in vergelijking met NumPy. | NumPy verbruikt minder geheugen vergeleken met panda's. |
Industriële dekking | Panda's worden genoemd in 73 bedrijfsstapels en 46 ontwikkelaarsstapels. | NumPy wordt vermeld in 62 bedrijfsstapels en 32 ontwikkelaarsstapels. |
Voorwerpen | Pandas biedt een 2D-tabelobject genaamd Gegevensframe. | NumPy biedt een multidimensionale array . |