Pandas und Numpy sind die Kraftwerke der Datenmanipulation und numerische Verarbeitung in Python. Mit ihren kombinierten Fähigkeiten können Datenwissenschaftler und Analysten enorme Datensätze effizient verarbeiten, komplexe Berechnungen durchführen und ihre Workflows optimieren. Das Verständnis dieser Bibliotheken kann Ihre Fähigkeit, mit Daten in verschiedenen Anwendungen zu arbeiten, erheblich verbessern.
Was sind Pandas und Numpy?
Pandas und Numpy sind weit verbreitete Bibliotheken in Python, speziell für Datenmanipulation bzw. numerische Berechnungen. Sie sind grundlegende Instrumente im Bereich der wissenschaftlichen Programmierung, sodass Benutzer große Datenmengen verwalten und komplizierte Analysen relativ leicht durchführen können.
Definitionen und Ursprünge von Pandas und Numpy
Beide Bibliotheken haben unterschiedliche Ursprünge und Zwecke.
Pandas
- Überblick: Pandas wurde 2008 von Wes McKinney eingeführt und ist für eine effiziente Datenmanipulation ausgelegt.
- Ursprünge: Der Name „Pandas“ wird aus „Panel -Daten“ abgeleitet, wodurch seine Fähigkeit zur Verarbeitung mehrdimensionaler Datensätze hervorgehoben wird, die üblicherweise in der Ökonometrie verwendet werden.
Numpy
- Überblick: Numpy wurde 2005 von Travis Oliphant gegründet und verbessert numerische Berechnungen in Python.
- Ursprünge: Es integriert Funktionen von numerisch und numarray und bietet eine robuste Unterstützung für die Array -Verarbeitung im wissenschaftlichen Computer.
Kernobjekte und Eigenschaften von Pandas und Numpy
Jede Bibliothek enthält einzigartige Strukturen, die ihre jeweiligen Funktionen ermöglichen.
Numpy Array -Funktionen
Das primäre Objekt in Numpy ist das Array, das zentral für die numerische Datenverarbeitung.
- Hauptobjekt: Das Numpy -Array dient als grundlegender Baustein.
- Schlüsseleigenschaften:
- Form: Bestimmt die Dimensionen des Arrays.
- Größe: Zeigt die Gesamtzahl der Elemente an.
- Itemsze: Zeigt die Bytegröße jedes Elements an.
- Umgestaltung: Bietet Funktionen zur flexiblen Änderung der Array -Dimensionen.
Leistungsvergleich zwischen Pandas und Numpy
Bei der Auswahl zwischen diesen Bibliotheken ist es wichtig, ihre Leistungsmerkmale zu berücksichtigen.
Effizienz und Benutzerfreundlichkeit
Pandas und Numpy dienen unterschiedlichen Zwecken, können jedoch hinsichtlich ihrer Effizienz und Funktionalität verglichen werden.
- Datenhandhabung: Pandas zeichnet sich in der Verwaltung von tabellarischen Datensätzen mit seinen Datenframe- und Serienstrukturen aus, während sich Numpy auf effiziente Array -Operationen für numerische Aufgaben konzentriert.
- Leistungsdynamik: Im Allgemeinen übertrifft Numpy für Datensätze unter 50.000 Zeilen Pandas. Pandas zeigt jedoch eine verbesserte Effizienz für größere Datensätze, insbesondere mit 500.000 Zeilen oder mehr.
Ressourcenmanagement
Wenn Sie verstehen, wie jede Bibliothek Ressourcen nutzt, kann dies Ihre Wahl beeinflussen.
- RAM -Nutzung: Pandas verwendet aufgrund seiner erweiterten Datenstrukturen normalerweise mehr Speicher als Numpy.
- Indexierungsgeschwindigkeit: Der Zugriff auf Elemente in Numpy -Arrays ist im Allgemeinen schneller als die Indexierungsreihenobjekte in Pandas.
Anwendungen und Branchennutzung von Pandas und Numpy
Diese Bibliotheken sind in verschiedenen Branchen weit verbreitet und zeigen ihre Vielseitigkeit und Kraft.
Reale Implementierungen
Viele Unternehmen verlassen sich für Datenanalysen und numerische Aufgaben auf Pandas und Numpy.
- Brancheneinführung: Zum Beispiel setzt Sweepsouth Numpy für Rechenaufgaben ein, während Unternehmen wie Instacart und Sendgrid die Datenanalysefunktionen von Pandas nutzen.
- Stapelintegration: Pandas ist in 73 Unternehmens- und 46 Entwicklerstacks integriert, während Numpy in 62 Firmen- und 32 Entwicklerstacks zu finden ist, was ihre starke Akzeptanz in der Data Science Community bedeutet.
