Hvad er pandaer?
Pandas er defineret som et open source-bibliotek, der giver højtydende datamanipulation i Python. Den er bygget oven på NumPy-pakken, hvilket betyder Numpy er påkrævet for at betjene pandaerne. Navnet Pandas er afledt af ordet Paneldata , hvilket betyder en Econometrics fra Multidimensional data . Det bruges til dataanalyse i Python og udviklet af Wes McKinney i 2008 .
afinstaller angular cli
Før Pandas var Python i stand til dataforberedelse, men det gav kun begrænset support til dataanalyse. Så Pandas kom ind i billedet og forbedrede mulighederne for dataanalyse. Den kan udføre fem væsentlige trin, der kræves til behandling og analyse af data, uanset oprindelsen af dataene, dvs. indlæse, manipulere, forberede, modellere og analysere .
Hvad er NumPy?
NumPy er for det meste skrevet i C-sprog, og det er et udvidelsesmodul til Python. Det er defineret som en Python-pakke, der bruges til at udføre de forskellige numeriske beregninger og behandling af de multidimensionelle og enkeltdimensionelle array-elementer. Beregningerne ved hjælp af Numpy-arrays er hurtigere end det normale Python-array.
NumPy-pakken er oprettet af Travis Oliphant i 2005 ved at tilføje funktionaliteterne i forfadermodulet Numeric til et andet modul Numarray . Det er også i stand til at håndtere en stor mængde data og praktisk med Matrix-multiplikation og dataomformning.
Både Pandas og NumPy kan ses som et væsentligt bibliotek for enhver videnskabelig beregning, inklusive maskinlæring på grund af deres intuitive syntaks og højtydende matrixberegningsfunktioner. Disse to biblioteker er også bedst egnede til datavidenskabelige applikationer.
Forskellen mellem Pandas og NumPy:
Der er nogle forskelle mellem Pandas og NumPy, der er angivet nedenfor:
- Det Pandaer modul arbejder hovedsageligt med tabeldata, hvorimod NumPy modul arbejder med de numeriske data.
- Pandaerne giver nogle sæt kraftfulde værktøjer som f.eks DataFrame og Serie der hovedsageligt bruges til at analysere dataene, mens der i NumPy modul tilbyder et kraftfuldt objekt kaldet Array .
- Pandaerne dækkede den bredere anvendelse, fordi den er nævnt i 73 firma stakke og 46 udviklerstakke, hvorimod i NumPy, 62 firma stakke og 32 udvikler stakke bliver nævnt.
- Ydeevnen af NumPy er bedre end NumPy for 50K rækker eller mindre.
- Ydeevnen af Pandas er bedre end NumPy for 500K rækker eller mere. Mellem 50K til 500K rækker afhænger ydeevnen af typen af operation.
- NumPy-biblioteket leverer objekter til multidimensionelle arrays, hvorimod Pandas er i stand til at tilbyde et 2d-tabelobjekt i hukommelsen kaldet DataFrame.
- Indeksering af serieobjekter er ret langsom sammenlignet med NumPy-arrays.
Nedenstående tabel viser sammenligningsdiagrammet mellem Pandaer og NumPy :
| Grundlag for sammenligning | Pandaer | NumPy |
|---|---|---|
| Arbejder med | Pandas modul fungerer med tabeldata . | NumPy modul arbejder med numeriske data . |
| Kraftige værktøjer | Pandas har kraftfulde værktøjer som Serier, DataFrame osv . | NumPy har et kraftfuldt værktøj som Arrays . |
| Organisatorisk brug | Pandaer bruges i populære organisationer som Instacart, SendGrid og Sighten . | NumPy bruges i den populære organisation som SweepSouth . |
| Ydeevne | Pandas har en bedre ydeevne til 500.000 rækker eller mere . | NumPy har en bedre ydeevne til 50K rækker eller mindre . |
| Hukommelsesudnyttelse | Spis pandaer stor hukommelse sammenlignet med NumPy. | NumPy forbruger mindre hukommelse sammenlignet med pandaer. |
| Industriel dækning | Pandaer er nævnt i 73 firma stakke og 46 udvikler stakke. | NumPy er nævnt i 62 firma stakke og 32 udvikler stakke. |
| Objekter | Pandas giver 2d bordobjekt kaldet DataFrame. | NumPy giver en multidimensionel array . |