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Pandas和NumPy之间有什么区别?

本文概述

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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