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什么是Pandas？
Pandas被定义为一个开源库, 可在Python中提供高性能的数据处理。它建立在NumPy软件包的顶部, 这意味着操作Numpy需要Pandas。Pandas的名称源自”面板数据”一词, 这表示来自多维数据的计量经济学。它用于Python中的数据分析, 由Wes McKinney在2008年开发。
在Pandas之前, Python能够进行数据准备, 但是它仅提供了有限的数据分析支持。因此, Pandas崭露头角, 并增强了数据分析的功能。无论数据的来源如何, 它都可以执行处理和分析数据所需的五个重要步骤, 即加载, 操作, 准备, 建模和分析。
什么是NumPy？
NumPy主要用C语言编写, 它是Python的扩展模块。它被定义为Python软件包, 用于执行多维和一维数组元素的各种数值计算和处理。使用Numpy数组的计算比普通的Python数组快。
NumPy包是由Travis Oliphant在2005年创建的, 方法是将祖先模块Numeric的功能添加到另一个模块Numarray中。它还能够处理大量数据, 并通过矩阵乘法和数据重塑而方便。
Pandas和NumPy都可以被视为任何科学计算(包括机器学习)的必不可少的库, 因为它们具有直观的语法和高性能的矩阵计算功能。这两个库也最适合数据科学应用程序。
Pandas和NumPy之间的区别
下面列出了Pandas和NumPy之间的一些区别：
- Pandas模块主要处理表格数据, 而NumPy模块处理数字数据。
- Pandas提供了一些强大的工具集, 例如DataFrame和Series, 主要用于分析数据, 而NumPy模块提供了一个强大的对象, 称为Array。
- Instacart, SendGrid和Sighten是使用Pandas模块的一些著名公司, 而SweepSouth使用NumPy。
- Pandas涵盖了更广泛的应用程序, 因为它在73个公司堆栈和46个开发人员堆栈中被提及, 而在NumPy中, 提到了62个公司堆栈和32个开发人员堆栈。
- 对于50K或更少的行, NumPy的性能优于NumPy。
- 对于50万行或更多的行, Pandas的性能要优于NumPy。在50K到500K行之间, 性能取决于操作的类型。
- NumPy库提供用于多维数组的对象, 而Pandas能够提供称为DataFrame的内存中二维表对象。
- 与Pandas相比, NumPy消耗更少的内存。
- 与NumPy数组相比, Series对象的索引非常慢。
下表显示了Pandas和NumPy之间的比较表：
| 比较基础 | Pandas | NumPy |
|---|---|---|
| Works with | Pandas模块适用于表格数据。 | NumPy模块可用于数值数据。 |
| Powerful Tools | Pandas拥有强大的工具, 例如Series, DataFrame等。 | NumPy具有像Arrays这样的强大工具。 |
| 组织用途 | Pandas用于Instacart, SendGrid和Sighten等受欢迎的组织。 | NumPy用于像SweepSouth这样的流行组织。 |
| Performance | Pandas对于50万行或更多行具有更好的性能。 | NumPy对于5万行或更少的行具有更好的性能。 |
| 内存利用率 | 与NumPy相比, Pandas消耗大量内存。 | 与Pandas相比, NumPy消耗的内存更少。 |
| Industrial Coverage | 在73个公司堆栈和46个开发人员堆栈中提到了Pandas。 | 在62个公司堆栈和32个开发人员堆栈中都提到了NumPy。 |
| Objects | Pandas提供了称为DataFrame的2d表对象。 | NumPy提供了多维数组。 |
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