パンダとは何ですか?
Pandas は、Python で高性能のデータ操作を提供するオープンソース ライブラリとして定義されています。これは NumPy パッケージの上に構築されています。つまり、 ナンピー Pandas を操作するには必要です。パンダの名前の由来は、 パネルデータ 、つまり 多次元データからの計量経済学 。 Python でのデータ分析に使用され、によって開発されました。 2008年のウェス・マッキニー 。
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Pandas が登場する前、Python はデータを準備できましたが、データ分析のサポートは限定的でした。そこで Pandas が登場し、データ分析の機能を強化しました。データの出所に関係なく、データの処理と分析に必要な 5 つの重要なステップを実行できます。 ロード、操作、準備、モデル化、分析 。
NumPyとは何ですか?
NumPy は主に C 言語で書かれており、Python の拡張モジュールです。これは、さまざまな数値計算と多次元および単次元配列要素の処理を実行するために使用される Python パッケージとして定義されます。 Numpy 配列を使用した計算は、通常の Python 配列よりも高速です。
NumPy パッケージは次によって作成されます。 トラヴィス・オリファント 2005 年に、祖先モジュール Numeric の機能を別のモジュールに追加しました。 ヌマレー 。また、膨大な量のデータを処理することができ、行列の乗算やデータの再構成にも便利です。
Pandas と NumPy はどちらも、直感的な構文と高性能の行列計算機能により、機械学習を含むあらゆる科学計算に不可欠なライブラリとみなすことができます。これら 2 つのライブラリは、データ サイエンス アプリケーションにも最適です。
Pandas と NumPy の違い:
Pandas と NumPy の間には、以下に示すいくつかの違いがあります。
- の パンダ モジュールは主に表形式のデータを処理しますが、 ナムピー モジュールは数値データを処理します。
- Pandas は、次のような強力なツールのセットを提供します。 データフレーム そして シリーズ 主にデータ分析に使用されますが、 ナムピー モジュールは、と呼ばれる強力なオブジェクトを提供します。 配列 。
- Pandas はより広範なアプリケーションをカバーしています。 73 会社のスタックと 46 開発者スタックでは、NumPy では、 62 会社のスタックと 32 開発者スタックについて言及されています。
- NumPy のパフォーマンスは、50K 行以下の場合は NumPy よりも優れています。
- Pandas のパフォーマンスは、500K 行以上では NumPy よりも優れています。 50K から 500K 行の間では、パフォーマンスは操作の種類によって異なります。
- NumPy ライブラリは多次元配列のオブジェクトを提供しますが、Pandas は DataFrame と呼ばれるメモリ内の 2D テーブル オブジェクトを提供できます。
- Series オブジェクトのインデックス作成は、NumPy 配列に比べて非常に遅くなります。
以下の表は、 パンダ そして ナムピー :
| 比較の根拠 | パンダ | ナムピー |
|---|---|---|
| で動作します | Pandas モジュールは 表形式のデータ 。 | NumPyモジュールは動作します 数値データ 。 |
| 強力なツール | Pandas には次のような強力なツールがあります。 シリーズ、データフレームなど 。 | NumPy には次のような強力なツールがあります。 配列 。 |
| 組織での使用 | Pandas は次のような人気のある組織で使用されています。 Instacart、SendGrid、Sighten 。 | NumPy は次のような人気のある組織で使用されています。 スイープサウス 。 |
| パフォーマンス | Pandas のパフォーマンスが優れています。 50万行以上 。 | NumPy はパフォーマンスが優れています。 50K 行以下 。 |
| メモリ使用率 | パンダを食べる 大容量メモリ NumPyと比較して。 | NumPy が消費する メモリが少ない パンダと比べて。 |
| 産業範囲 | パンダについて言及されているのは、 73 会社のスタックと 46 開発者スタック。 | NumPy については、 62 会社のスタックと 32 開発者スタック。 |
| オブジェクト | Pandas は 2D テーブル オブジェクトを提供します。 データフレーム。 | NumPy が提供するのは、 多次元配列 。 |