Pandas vs.NumPy

什么是Pandas ?

Pandas被定义为一个开放源代码库，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，并且是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，而在NumPy模块中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消耗的内存更少。
• 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：