Cos'è Panda?
Pandas è definita come una libreria open source che fornisce manipolazione dei dati ad alte prestazioni in Python. È basato sul pacchetto NumPy, il che significa Insensibile è necessario per il funzionamento dei Panda. Il nome Panda deriva dalla parola Dati del pannello , che significa un'Econometria dai dati multidimensionali . Viene utilizzato per l'analisi dei dati in Python e sviluppato da Wes McKinney nel 2008 .
Prima di Panda, Python era in grado di preparare i dati, ma forniva solo un supporto limitato per l'analisi dei dati. Quindi, i Panda sono entrati in scena e hanno migliorato le capacità di analisi dei dati. Può eseguire cinque passaggi significativi richiesti per l'elaborazione e l'analisi dei dati indipendentemente dall'origine dei dati, ovvero caricare, manipolare, preparare, modellare e analizzare .
Cos'è NumPy?
NumPy è scritto principalmente in linguaggio C ed è un modulo di estensione di Python. È definito come un pacchetto Python utilizzato per eseguire i vari calcoli numerici e l'elaborazione degli elementi dell'array multidimensionali e monodimensionali. I calcoli utilizzando gli array Numpy sono più veloci del normale array Python.
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Il pacchetto NumPy viene creato da Travis Oliphant nel 2005 aggiungendo le funzionalità del modulo antenato Numeric in un altro modulo Numarray . È anche in grado di gestire una grande quantità di dati ed è conveniente con la moltiplicazione di matrici e il rimodellamento dei dati.
Sia Panda che NumPy possono essere visti come una libreria essenziale per qualsiasi calcolo scientifico, incluso l'apprendimento automatico, grazie alla loro sintassi intuitiva e alle capacità di calcolo della matrice ad alte prestazioni. Queste due librerie sono anche più adatte per le applicazioni di scienza dei dati.
Differenza tra Panda e NumPy:
Ci sono alcune differenze tra Panda e NumPy elencate di seguito:
- IL Panda il modulo funziona principalmente con i dati tabulari, mentre il NumPy il modulo funziona con i dati numerici.
- I Panda forniscono alcuni set di strumenti potenti come DataFrame E Serie quello utilizzato principalmente per l'analisi dei dati, mentre in NumPy Il modulo offre un potente oggetto chiamato Vettore .
- I Panda coprivano un'applicazione più ampia perché menzionata in 73 stack aziendali e 46 stack degli sviluppatori, mentre in NumPy, 62 stack aziendali e 32 vengono menzionati gli stack degli sviluppatori.
- Le prestazioni di NumPy sono migliori di NumPy per 50.000 righe o meno.
- Le prestazioni di Panda sono migliori di NumPy per 500.000 righe o più. Tra 50.000 e 500.000 righe, le prestazioni dipendono dal tipo di operazione.
- La libreria NumPy fornisce oggetti per array multidimensionali, mentre Pandas è in grado di offrire un oggetto tabella 2D in memoria chiamato DataFrame.
- L'indicizzazione degli oggetti Series è piuttosto lenta rispetto agli array NumPy.
La tabella seguente mostra il grafico di confronto tra i Panda E NumPy :
| Base per il confronto | Panda | NumPy |
|---|---|---|
| Lavora con | Il modulo Panda funziona con dati tabellari . | Il modulo NumPy funziona con data numerica . |
| Strumenti potenti | Panda ha strumenti potenti come Serie, DataFrame ecc . | NumPy ha uno strumento potente come Array . |
| Utilizzo organizzativo | Pandas è utilizzato in organizzazioni popolari come Instacart, SendGrid e Sighten . | NumPy è utilizzato nell'organizzazione popolare come Spazzare a sud . |
| Prestazione | Panda ha prestazioni migliori per 500.000 righe o più . | NumPy ha prestazioni migliori per 50.000 righe o meno . |
| Utilizzo della memoria | Mangia panda grande memoria rispetto a NumPy. | NumPy consuma meno memoria rispetto ai Panda. |
| Copertura industriale | I panda sono menzionati in 73 stack aziendali e 46 stack degli sviluppatori. | NumPy è menzionato in 62 stack aziendali e 32 stack degli sviluppatori. |
| Oggetti | Pandas fornisce un oggetto tabella 2D chiamato DataFrame. | NumPy fornisce a matrice multidimensionale . |