Kas ir Pandas?
Pandas ir definētas kā atvērtā pirmkoda bibliotēka, kas nodrošina augstas veiktspējas datu manipulācijas Python. Tas ir veidots uz NumPy pakotnes, kas nozīmē Neskaidrs ir nepieciešams Pandas darbināšanai. Pandas nosaukums ir cēlies no vārda Paneļa dati , kas nozīmē ekonometrija no daudzdimensionāliem datiem . To izmanto datu analīzei Python un izstrādājis Vess Makinnijs 2008. gadā .
Pirms Pandas Python varēja sagatavot datus, taču tas sniedza tikai ierobežotu atbalstu datu analīzei. Tātad Pandas ienāca attēlā un uzlaboja datu analīzes iespējas. Tas var veikt piecas nozīmīgas darbības, kas nepieciešamas datu apstrādei un analīzei neatkarīgi no datu izcelsmes, t.i. ielādēt, manipulēt, sagatavot, modelēt un analizēt .
direktorija pārdēvēšana operētājsistēmā Linux
Kas ir NumPy?
NumPy lielākoties ir rakstīts C valodā, un tas ir Python paplašinājuma modulis. Tas ir definēts kā Python pakotne, ko izmanto dažādu skaitlisku aprēķinu veikšanai un daudzdimensiju un viendimensiju masīva elementu apstrādei. Aprēķini, izmantojot Numpy masīvus, ir ātrāki nekā parastais Python masīvs.
NumPy pakotni izveido Treviss Olifants 2005. gadā, pievienojot priekšteča moduļa Numeric funkcijas citam modulim Numarray . Tas arī spēj apstrādāt milzīgu datu apjomu un ērti ar Matrix reizināšanu un datu pārveidošanu.
salīdziniet java virknes
Gan Pandas, gan NumPy var uzskatīt par būtisku bibliotēku jebkuram zinātniskam aprēķinam, tostarp mašīnmācībai, pateicoties to intuitīvajai sintaksei un augstas veiktspējas matricas skaitļošanas iespējām. Šīs divas bibliotēkas ir arī vislabāk piemērotas datu zinātnes lietojumprogrammām.
Atšķirība starp Pandas un NumPy:
Tālāk ir norādītas dažas atšķirības starp Pandas un NumPy:
- The Pandas modulis galvenokārt darbojas ar tabulas datiem, savukārt NumPy modulis strādā ar skaitliskiem datiem.
- Pandas nodrošina dažus spēcīgu rīku komplektus, piemēram DataFrame un sērija ko galvenokārt izmantoja datu analīzei, savukārt NumPy modulis piedāvā jaudīgu objektu ar nosaukumu Masīvs .
- Pandas aptvēra plašāku pielietojumu, jo tas ir minēts 73 uzņēmuma skursteņi un 46 izstrādātāju kopas, turpretī NumPy, 62 uzņēmuma skursteņi un 32 tiek pieminēti izstrādātāju skursteņi.
- NumPy veiktspēja ir labāka nekā NumPy 50 000 rindu vai mazāk.
- Pandas veiktspēja ir labāka nekā NumPy 500 000 vai vairāk rindu. No 50 000 līdz 500 000 rindu veiktspēja ir atkarīga no darbības veida.
- NumPy bibliotēka nodrošina objektus daudzdimensiju masīviem, savukārt Pandas spēj piedāvāt atmiņā esošo 2D tabulas objektu DataFrame.
- Sērijas objektu indeksēšana ir diezgan lēna, salīdzinot ar NumPy masīviem.
Zemāk esošajā tabulā parādīta salīdzināšanas tabula starp Pandas un NumPy :
| Salīdzināšanas pamats | Pandas | NumPy |
|---|---|---|
| Darbojas ar | Pandas modulis darbojas ar tabulas dati . | NumPy modulis darbojas ar skaitliskos datus . |
| Jaudīgi rīki | Pandām ir tādi spēcīgi rīki kā Sērija, DataFrame utt . | NumPy ir tāds spēcīgs rīks kā Masīvi . |
| Organizatoriskā izmantošana | Pandas izmanto tādās populārās organizācijās kā Instacart, SendGrid un Sighten . | NumPy tiek izmantots tādās populārās organizācijās kā SweepSouth . |
| Performance | Pandām ir labāks sniegums 500 000 rindu vai vairāk . | NumPy ir labāka veiktspēja 50 000 rindu vai mazāk . |
| Atmiņas izmantošana | Ēd pandas liela atmiņa salīdzinot ar NumPy. | NumPy patērē mazāk atmiņas salīdzinot ar pandām. |
| Rūpnieciskais pārklājums | Pandas ir pieminētas 73 uzņēmuma skursteņi un 46 izstrādātāju skursteņi. | NumPy ir minēts 62 uzņēmuma skursteņi un 32 izstrādātāju skursteņi. |
| Objekti | Pandas nodrošina 2D tabulas objektu, ko sauc DataFrame. | NumPy nodrošina a daudzdimensiju masīvs . |