O que são pandas?
Pandas é definido como uma biblioteca de código aberto que fornece manipulação de dados de alto desempenho em Python. Ele é construído sobre o pacote NumPy, o que significa Entorpecido é necessário para operar os Pandas. O nome dos Pandas é derivado da palavra Dados do Painel , que significa uma Econometria de dados multidimensionais . É usado para análise de dados em Python e desenvolvido por Wes McKinney em 2008 .
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Antes do Pandas, o Python era capaz de preparar dados, mas fornecia apenas suporte limitado para análise de dados. Assim, o Pandas entrou em cena e aprimorou os recursos de análise de dados. Pode executar cinco etapas significativas necessárias para processamento e análise de dados, independentemente da origem dos dados, ou seja, carregar, manipular, preparar, modelar e analisar .
O que é NumPy?
NumPy é escrito principalmente em linguagem C e é um módulo de extensão do Python. É definido como um pacote Python usado para realizar vários cálculos numéricos e processamento dos elementos do array multidimensional e unidimensional. Os cálculos usando arrays Numpy são mais rápidos que o array Python normal.
O pacote NumPy é criado pelo Travis Oliphant em 2005 adicionando as funcionalidades do módulo ancestral Numeric em outro módulo Numaray . Ele também é capaz de lidar com uma grande quantidade de dados e é conveniente com multiplicação de matrizes e remodelagem de dados.
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Tanto o Pandas quanto o NumPy podem ser vistos como uma biblioteca essencial para qualquer computação científica, incluindo aprendizado de máquina, devido à sua sintaxe intuitiva e recursos de computação matricial de alto desempenho. Essas duas bibliotecas também são mais adequadas para aplicações de ciência de dados.
Diferença entre Pandas e NumPy:
Existem algumas diferenças entre Pandas e NumPy listadas abaixo:
- O Pandas módulo trabalha principalmente com dados tabulares, enquanto o módulo NumPy módulo trabalha com os dados numéricos.
- O Pandas fornece alguns conjuntos de ferramentas poderosas como Quadro de dados e Series usado principalmente para analisar os dados, enquanto em NumPy módulo oferece um objeto poderoso chamado Variedade .
- Os Pandas cobriram a aplicação mais ampla porque é mencionado em 73 pilhas da empresa e 46 pilhas de desenvolvedores, enquanto no NumPy, 62 pilhas da empresa e 32 pilhas de desenvolvedores estão sendo mencionadas.
- O desempenho do NumPy é melhor que o do NumPy para 50 mil linhas ou menos.
- O desempenho do Pandas é melhor que o do NumPy para 500 mil linhas ou mais. Entre 50 mil e 500 mil linhas, o desempenho depende do tipo de operação.
- A biblioteca NumPy fornece objetos para arrays multidimensionais, enquanto o Pandas é capaz de oferecer um objeto de tabela 2D na memória chamado DataFrame.
- A indexação dos objetos Series é bastante lenta em comparação com os arrays NumPy.
A tabela abaixo mostra o gráfico de comparação entre os Pandas e NumPy :
| Base para comparação | Pandas | NumPy |
|---|---|---|
| Funciona com | O módulo Pandas funciona com o dados tabulares . | O módulo NumPy funciona com dados numéricos . |
| Ferramentas poderosas | Pandas tem ferramentas poderosas como Série, DataFrame etc. . | NumPy tem uma ferramenta poderosa como Matrizes . |
| Uso organizacional | Pandas é usado em organizações populares como Instacart, SendGrid e Sighten . | NumPy é usado em organizações populares como Varrer para o Sul . |
| Desempenho | Pandas tem um melhor desempenho para 500 mil linhas ou mais . | NumPy tem um melhor desempenho para 50 mil linhas ou menos . |
| Utilização de memória | Coma pandas memória grande em comparação com NumPy. | NumPy consome menos memória em comparação com Pandas. |
| Cobertura Industrial | Pandas é mencionado em 73 pilhas da empresa e 46 pilhas de desenvolvedores. | NumPy é mencionado em 62 pilhas da empresa e 32 pilhas de desenvolvedores. |
| Objetos | Pandas fornece um objeto de tabela 2D chamado Quadro de dados. | NumPy fornece um matriz multidimensional . |