Pandy i Numpy to potęgi manipulacji danymi i przetwarzania numeryczne w Python. Ich łączne umiejętności umożliwiają naukowcom danych i analitykom efektywne obsługę rozległych zestawów danych, wykonywanie złożonych obliczeń i usprawnienie przepływów pracy. Zrozumienie tych bibliotek może znacznie zwiększyć twoją zdolność do pracy z danymi w różnych aplikacjach.
Co to są pandy i Numpy?
Pandy i Numpy są powszechnie używanymi bibliotekami w Pythonie, zaprojektowanych odpowiednio do manipulacji danymi i obliczeniami numerycznymi. Są to podstawowe narzędzia w dziedzinie programowania naukowego, umożliwiając użytkownikom zarządzanie dużymi ilościami danych i przeprowadzanie skomplikowanych analiz z względną łatwością.
Definicje i początki pandy i numpy
Obie biblioteki mają wyraźne pochodzenie i cele.
Pandy
- Przegląd: Pandas, wprowadzony w 2008 roku przez Wesa McKinneya, jest zaprojektowany do wydajnej manipulacji danymi.
- Pochodzenie: Nazwa „Pandy” pochodzi z „danych panelowych”, podkreślając jej zdolność do obsługi wielowymiarowych zestawów danych powszechnie używanych w ekonometrii.
Numpy
- Przegląd: Numpy, założona w 2005 r. Przez Travisa Oliphanta, zwiększa obliczenia liczbowe w Pythonie.
- Pochodzenie: Integruje funkcjonalność zarówno z numerycznego, jak i NUMArray, zapewniając solidne wsparcie dla przetwarzania tablic w obliczeniach naukowych.
Podstawowe obiekty i właściwości pandy i numpy
Każda biblioteka ma unikalne struktury, które ułatwiają ich odpowiednie funkcje.
Funkcje tablicy Numpy
Podstawowym obiektem w Numpy jest tablica, kluczowe dla przetwarzania danych numerycznych.
- Główny obiekt: Numpy Array służy jako podstawowy element składowy.
- Kluczowe właściwości:
- Kształt: Określa wymiary tablicy.
- Rozmiar: Wskazuje całkowitą liczbę elementów.
- Przedmioty: Wyświetla rozmiar bajtu każdego elementu.
- Przefasonować: Zapewnia funkcjonalność w celu elastycznego modyfikowania wymiarów tablicy.
Porównanie wydajności między pandy i Numpy
Wybierając między tymi bibliotekami, konieczne jest rozważenie ich cech wydajności.
Wydajność i użyteczność
Pandy i Numpy służą różnym celom, ale można je porównać pod względem ich wydajności i funkcjonalności.
- Obsługa danych: Pandy przodują w zarządzaniu tabelarnymi zestawami danych ze swoimi strukturami danych i serii, podczas gdy Numpy koncentruje się na wydajnych operacjach tablicy dla zadań numerycznych.
- Dynamika wydajności: Zasadniczo w przypadku zestawów danych poniżej 50 000 rzędów Numpy przewyższa pandy. Jednak pandy wykazują lepszą wydajność dla większych zestawów danych, szczególnie w przypadku 500 000 rzędów lub więcej.
Zarządzanie zasobami
Zrozumienie, w jaki sposób każda biblioteka wykorzystuje zasoby, może wpłynąć na Twój wybór.
- Użycie RAM: Pandy zwykle wykorzystują więcej pamięci niż Numpy ze względu na zaawansowane struktury danych.
- Szybkość indeksowania: Dostęp do elementów w tablicach Numpy jest na ogół szybszy niż indeksowanie obiektów szeregowych w pandy.
Zastosowania i wykorzystanie branżowe pandy i numpy
Biblioteki te są powszechne w różnych branżach, pokazując ich wszechstronność i władzę.
Realne implementacje
Wiele firm opiera się na pandy i Numpy w celu analizy danych i zadań numerycznych.
- Adopcja branży: Na przykład Sightsouth zatrudnia Numpy do zadań obliczeniowych, podczas gdy firmy takie jak Instacart i SendGrid wykorzystują możliwości analizy danych pandy.
- Integracja stosu: Pandy jest zintegrowane z 73 Stackami firmy i 46 programistami, podczas gdy Numpy znajduje się w 62 firmach i 32 stosach programistów, co oznacza ich silną akceptację w społeczności nauki danych.
