Pandas教程-Pandas vs. NumPy

什么是 Pandas？

Pandas被定义为一个开源库，提供在Python中进行高性能数据操作的功能。它构建在NumPy包之上，这意味着操作Pandas时需要使用NumPy。Pandas的名称来源于单词Panel Data，意味着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于2008年开发。

在Pandas出现之前，Python能够进行数据准备，但它仅提供有限的数据分析支持。因此，Pandas出现并增强了数据分析的功能。它可以执行数据处理和分析的五个重要步骤，无论数据的来源是什么，即加载、操作、准备、建模和分析。

什么是 NumPy？

NumPy主要是用C语言编写的，它是Python的一个扩展模块。它被定义为一个用于执行各种数值计算和处理多维和单维数组元素的Python包。使用Numpy数组进行的计算比普通的Python数组更快。

NumPy包是由Travis Oliphant于2005年创建的，通过将祖先模块Numeric的功能添加到另一个模块Numarray中而创建的。它还能够处理大量数据，并且在矩阵乘法和数据重塑方面非常方便。

Pandas和NumPy都被视为任何科学计算的重要库，包括机器学习，因为它们具有直观的语法和高性能矩阵计算能力。这两个库也非常适用于数据科学应用。

Pandas 和 NumPy 之间的区别：

Pandas和NumPy之间有一些区别，如下所示：

• Pandas模块主要用于表格数据，而NumPy模块用于数值数据。
• Pandas提供了一些强大的工具，如DataFrame和Series，主要用于分析数据，而在NumPy模块中，提供了一个称为Array的强大对象。
• Instacart、SendGrid和Sighten是一些使用Pandas模块的知名公司，而NumPy则被SweepSouth使用。
• Pandas涵盖的应用范围更广，因为在73个公司堆栈和46个开发者堆栈中都有提及，而NumPy在62个公司堆栈和32个开发者堆栈中被提及。
• 对于50K行或更少的数据，NumPy的性能优于Pandas。
• 对于500K行或更多的数据，Pandas的性能优于NumPy。在50K到500K行之间，性能取决于操作的类型。
• NumPy库提供了多维数组的对象，而Pandas能够提供内存中的2D表格对象，称为DataFrame。
• NumPy相对于Pandas来说，内存消耗较小。
• 与NumPy数组相比，Series对象的索引较慢。

下表显示了Pandas和NumPy之间的比较图：

比较基础	Pandas	NumPy
适用于	Pandas模块适用于表格数据。	NumPy模块适用于数值数据。
强大工具	Pandas具有强大的工具，如Series、DataFrame等。	NumPy具有强大的工具，如Arrays。
组织使用	Pandas在流行的组织中使用，如Instacart、SendGrid和Sighten。	NumPy在流行的组织中使用，如SweepSouth。
性能	Pandas对于500K行或更多的数据具有更好的性能。	NumPy对于50K行或更少的数据具有更好的性能。
内存利用率	Pandas相较于NumPy消耗更大的内存。	NumPy相较于Pandas消耗更少的内存。
工业覆盖	Pandas在73个公司堆栈和46个开发者堆栈中提到。	NumPy在62个公司堆栈和32个开发者堆栈中提到。
对象	Pandas提供了2D表格对象，称为DataFrame。	NumPy提供了多维数组。