Pandas and Numpy

Python стає все більш популярною мовою наукового програмування. Для наукових обчислень матричні та векторні операції є критично важливими. Завдяки простому синтаксису та високопродуктивним можливостям обчислення матриць, NumPy та Pandas стали важливими бібліотеками для будь-яких наукових обчислень, включаючи машинне навчання, на Python.

Що таке Панди та Нампі?

Pandas - це інструментарій з відкритим вихідним кодом Python, який дозволяє виконувати складні маніпуляції з даними. Для запуску Pandas потрібен Numpy. Pandas отримав свою назву від терміну "панельні дані", який відноситься до економетрики, що базується на багатовимірних даних. Він був створений Весом МакКінні у 2008 році і використовується для аналізу даних на мові Python.

Python був здатний готувати дані ще до появи Pandas, але він пропонував лише обмежену допомогу в аналізі даних. В результаті, Pandas увійшов в картину і покращив навички аналізу даних. Вона може виконувати п'ять основних процесів, необхідних для обробки та аналізу даних, незалежно від їхнього походження, а саме: завантажувати, маніпулювати, готувати, моделювати та аналізувати.

NumPy - це модуль розширення Python, який значною мірою розроблений на мові C. Це модуль Python, який виконує різні числові обчислення та обробку масивів для багатовимірних та одновимірних елементів масиву. Обчислення з масивами Numpy виконуються швидше, ніж зі звичайними масивами Python.

Тревіс Оліфант створив пакет NumPy у 2005 році, об'єднавши функціональність модуля-попередника Numeric з функціональністю іншого модуля Numarray. Він також може обробляти великі обсяги даних і є корисним для множення матриць та перетворення даних.

Однорідний багатовимірний масив є основним об'єктом NumPy. Це таблиця, що містить однотипні елементи, такі як числа, рядки або символи (однорідні), найчастіше цілі числа. Виміри у NumPy називаються осями. Рангом називається кількість осей.

Нижче наведено деякі з найбільш важливих властивостей об'єкта NumPy:

Shape: виводить кортеж чисел, який вказує на розмір масиву.

Size: повертає загальну кількість елементів масиву NumPy.

Itemsize: повертає розмір кожного елемента в байтах.

Переформувати: Масив NumPy змінює форму.

• Завдяки простому синтаксису та високопродуктивним можливостям обчислення матриць, Pandas та NumPy можна вважати фундаментальними бібліотеками для будь-яких наукових обчислень, включаючи машинне навчання.

Ці дві бібліотеки також ідеально підходять для додатків науки про дані.

Різниця між ними

Нижче наведено деякі відмінності між ними:

• Модуль Pandas переважно працює з табличними наборами даних, тоді як модуль NumPy - з числовими даними.
• Pandas надає набір складних інструментів, таких як DataFrame та Series, які переважно використовуються для аналізу даних, тоді як модуль NumPy надає потужний об'єкт, відомий як Array.
• NumPy перевершує NumPy для наборів даних з менш ніж 50 тис. рядків.
• Pandas перевершує NumPy для наборів даних з 500 тис. і більше рядків.
• Ефективність варіюється між 50 тис. і 500 тис. рядків, залежно від типу операції.
• SweepSouth використовує NumPy, тоді як Instacart, SendGrid і Sighten є одними з відомих організацій, які використовують модуль Pandas.
• Pandas здатний надавати в пам'яті об'єкт двовимірної таблиці під назвою DataFrame, тоді як NumPy надає об'єкти для багатовимірних масивів.
• У порівнянні з Pandas, NumPy використовує менше оперативної пам'яті.
• У порівнянні з масивами NumPy, індексування об'єктів Series відбувається відносно повільно.
• Оскільки на нього посилаються у 73 стеках компаній і 46 стеках розробників у Pandas, і 62 стеках компаній і 32 стеках розробників у NumPy, охоплюється більша кількість додатків.