Vad är pandor?
Pandas definieras som ett bibliotek med öppen källkod som tillhandahåller högpresterande datamanipulation i Python. Den är byggd ovanpå NumPy-paketet, vilket betyder Numpy krävs för att använda pandorna. Namnet Pandas kommer från ordet Paneldata , som betyder en Ekonometri från flerdimensionell data . Den används för dataanalys i Python och utvecklad av Wes McKinney 2008 .
Innan Pandas kunde Python förbereda data, men det gav bara begränsat stöd för dataanalys. Så Pandas kom in i bilden och förbättrade kapaciteten för dataanalys. Den kan utföra fem viktiga steg som krävs för bearbetning och analys av data, oavsett ursprunget till datan, dvs. ladda, manipulera, förbereda, modellera och analysera .
Vad är NumPy?
NumPy är mestadels skrivet på C-språk, och det är en förlängningsmodul av Python. Det definieras som ett Python-paket som används för att utföra de olika numeriska beräkningarna och bearbetningen av de flerdimensionella och endimensionella arrayelementen. Beräkningarna med hjälp av Numpy-matriser är snabbare än den vanliga Python-matrisen.
NumPy-paketet skapas av Travis Oliphant 2005 genom att lägga till funktionerna i förfadermodulen Numeric till en annan modul Numarray . Det är också kapabelt att hantera en stor mängd data och bekvämt med Matrix multiplikation och data omformning.
Både Pandas och NumPy kan ses som ett viktigt bibliotek för alla vetenskapliga beräkningar, inklusive maskininlärning på grund av deras intuitiva syntax och högpresterande matrisberäkningsmöjligheter. Dessa två bibliotek är också bäst lämpade för datavetenskapliga tillämpningar.
Skillnaden mellan Pandas och NumPy:
Det finns några skillnader mellan Pandas och NumPy som listas nedan:
- De Pandas modulen arbetar huvudsakligen med tabelldata, medan NumPy modulen arbetar med numeriska data.
- Pandas tillhandahåller några uppsättningar kraftfulla verktyg som DataFrame och Serier som huvudsakligen används för att analysera data, medan i NumPy modul erbjuder ett kraftfullt objekt som kallas Array .
- The Pandas täckte den bredare applikationen eftersom den nämns i 73 företag staplar och 46 utvecklarstackar, medan i NumPy, 62 företag staplar och 32 utvecklarstackar nämns.
- Prestandan för NumPy är bättre än NumPy för 50K rader eller mindre.
- Prestandan hos Pandas är bättre än NumPy för 500K rader eller mer. Mellan 50K till 500K rader beror prestanda på typen av operation.
- NumPy-biblioteket tillhandahåller objekt för flerdimensionella arrayer, medan Pandas kan erbjuda ett 2D-tabellobjekt i minnet som kallas DataFrame.
- Indexering av serieobjekten är ganska långsam jämfört med NumPy-matriser.
Tabellen nedan visar jämförelsediagrammet mellan Pandas och NumPy :
| Grund för jämförelse | Pandas | NumPy |
|---|---|---|
| Arbetar med | Pandas modul fungerar med tabelldata . | NumPy-modulen fungerar med numerisk data . |
| Kraftfulla verktyg | Pandas har kraftfulla verktyg som Serier, DataFrame etc . | NumPy har ett kraftfullt verktyg som Matriser . |
| Organisatorisk användning | Pandas används i populära organisationer som Instacart, SendGrid och Sighten . | NumPy används i den populära organisationen som SweepSouth . |
| Prestanda | Pandas har en bättre prestanda för 500 000 rader eller mer . | NumPy har en bättre prestanda för 50K rader eller mindre . |
| Minnesanvändning | Ät pandor stort minne jämfört med NumPy. | NumPy förbrukar mindre minne jämfört med pandor. |
| Industriell täckning | Pandas nämns i 73 företag staplar och 46 utvecklarstackar. | NumPy nämns i 62 företag staplar och 32 utvecklarstackar. |
| Föremål | Pandas tillhandahåller 2D-tabellobjekt som kallas DataFrame. | NumPy tillhandahåller en flerdimensionell array . |