Mikä on Pandas?
Pandas määritellään avoimen lähdekoodin kirjastoksi, joka tarjoaa tehokkaan tietojenkäsittelyn Pythonissa. Se on rakennettu NumPy-paketin päälle, mikä tarkoittaa Nuhjuinen tarvitaan Pandan käyttämiseen. Pandan nimi on johdettu sanasta Paneelin tiedot , joka tarkoittaa ekonometria moniulotteisesta tiedosta . Sitä käytetään tietojen analysointiin Pythonissa, ja sen on kehittänyt Wes McKinney vuonna 2008 .
lista menetelmistä java
Ennen Pandasia Python kykeni tietojen valmisteluun, mutta se tarjosi vain rajoitettua tukea tietojen analysointiin. Joten Pandat tulivat kuvaan ja paransivat data-analyysin ominaisuuksia. Se voi suorittaa viisi merkittävää tietojen käsittelyssä ja analysoinnissa tarvittavaa vaihetta tietojen alkuperästä riippumatta, eli ladata, käsitellä, valmistella, mallintaa ja analysoida .
Mikä on NumPy?
NumPy on enimmäkseen kirjoitettu C-kielellä, ja se on Pythonin laajennusmoduuli. Se määritellään Python-paketiksi, jota käytetään moniulotteisten ja yksiulotteisten taulukon elementtien erilaisten numeeristen laskelmien suorittamiseen ja käsittelyyn. Numpy-taulukoita käyttävät laskelmat ovat nopeampia kuin tavallinen Python-taulukko.
NumPy-paketin on luonut Travis Oliphant vuonna 2005 lisäämällä esi-isämoduulin Numeric toiminnot toiseen moduuliin Numarray . Se pystyy myös käsittelemään valtavan määrän dataa ja kätevästi Matrix-kertolaskulla ja tietojen uudelleenmuokkauksella.
java-lajittelutaulukko
Sekä Pandas että NumPy voidaan pitää välttämättömänä kirjastona mille tahansa tieteelliselle laskennalle, mukaan lukien koneoppiminen niiden intuitiivisen syntaksin ja korkean suorituskyvyn matriisilaskentaominaisuuksien ansiosta. Nämä kaksi kirjastoa sopivat parhaiten myös datatieteen sovelluksiin.
Ero Pandan ja NumPyn välillä:
Pandan ja NumPyn välillä on joitain eroja, jotka on lueteltu alla:
- The Pandat moduuli toimii pääasiassa taulukkotietojen kanssa, kun taas NumPy moduuli toimii numeeristen tietojen kanssa.
- Pandas tarjoaa joitain tehokkaita työkaluja, kuten Datakehys ja Sarja jota käytetään pääasiassa tietojen analysointiin, kun taas vuonna NumPy moduuli tarjoaa tehokkaan objektin nimeltä Array .
- Pandat kattoivat laajemman sovelluksen, koska se mainitaan 73 yrityksen pinot ja 46 kehittäjäpinot, kun taas NumPyssä 62 yrityksen pinot ja 32 kehittäjäpinot mainitaan.
- NumPyn suorituskyky on parempi kuin NumPyn 50 000 rivillä tai vähemmän.
- Pandan suorituskyky on parempi kuin NumPy 500 000 rivillä tai enemmän. 50 000–500 000 riviä suorituskyky riippuu toiminnan tyypistä.
- NumPy-kirjasto tarjoaa objekteja moniulotteisille taulukoille, kun taas Pandas pystyy tarjoamaan muistissa olevan 2d-taulukkoobjektin nimeltä DataFrame.
- Sarjan objektien indeksointi on melko hidasta verrattuna NumPy-taulukoihin.
Alla olevassa taulukossa on vertailukaavio Pandat ja NumPy :
| Vertailun perusteet | Pandat | NumPy |
|---|---|---|
| Toimii | Pandas-moduuli toimii taulukkotiedot . | NumPy-moduuli toimii numeerisia tietoja . |
| Tehokkaat työkalut | Pandassa on tehokkaita työkaluja, kuten Sarjat, DataFrame jne . | NumPyllä on tehokas työkalu, kuten Taulukot . |
| Organisaation käyttö | Pandaa käytetään suosituissa organisaatioissa, kuten Instacart, SendGrid ja Sighten . | NumPy:tä käytetään suosituissa organisaatioissa, kuten SweepSouth . |
| Esitys | Pandalla on parempi suorituskyky 500 000 riviä tai enemmän . | NumPyllä on parempi suorituskyky 50 000 riviä tai vähemmän . |
| Muistin käyttö | Syö pandoja suuri muisti verrattuna NumPyyn. | NumPy kuluttaa vähemmän muistia Pandaan verrattuna. |
| Teollisuuden kattavuus | Pandat mainitaan kirjassa 73 yrityksen pinot ja 46 kehittäjäpinot. | NumPy mainitaan 62 yrityksen pinot ja 32 kehittäjäpinot. |
| Objektit | Pandas tarjoaa 2d-taulukkoobjektin nimeltä Datakehys. | NumPy tarjoaa a moniulotteinen matriisi . |