Pandalar nedir?
Pandas, Python'da yüksek performanslı veri manipülasyonu sağlayan açık kaynaklı bir kütüphane olarak tanımlanır. NumPy paketinin üzerine inşa edilmiştir, yani Dizi Pandaları çalıştırmak için gereklidir. Pandaların adı şu kelimeden türetilmiştir: Panel verisi , yani Çok Boyutlu Verilerden Ekonometri . Python'da veri analizi için kullanılır ve tarafından geliştirilmiştir. 2008 yılında Wes McKinney .
Java 8
Pandalardan önce Python veri hazırlama yeteneğine sahipti ancak veri analizi için yalnızca sınırlı destek sağlıyordu. Böylece Pandalar devreye girdi ve veri analizi yeteneklerini geliştirdi. Verinin kaynağına bakılmaksızın verinin işlenmesi ve analizi için gereken beş önemli adımı gerçekleştirebilir; Yükleme, işleme, hazırlama, modelleme ve analiz etme .
NumPy nedir?
NumPy çoğunlukla C dilinde yazılmıştır ve Python'un bir eklenti modülüdür. Çok boyutlu ve tek boyutlu dizi elemanlarının çeşitli sayısal hesaplamalarını ve işlenmesini gerçekleştirmek için kullanılan bir Python paketi olarak tanımlanır. Numpy dizilerini kullanan hesaplamalar normal Python dizisinden daha hızlıdır.
NumPy paketi şu kişi tarafından oluşturulur: Travis Oliphant 2005 yılında Numeric ata modülünün işlevlerini başka bir modüle ekleyerek Numarray . Ayrıca çok büyük miktarda veriyi işleyebilir ve Matrix çarpımı ve veri yeniden şekillendirme konusunda kullanışlıdır.
Hem Pandas hem de NumPy, sezgisel söz dizimi ve yüksek performanslı matris hesaplama yetenekleri nedeniyle makine öğrenimi de dahil olmak üzere her türlü bilimsel hesaplama için temel bir kitaplık olarak görülebilir. Bu iki kütüphane aynı zamanda veri bilimi uygulamaları için de en uygun olanlardır.
Pandalar ve NumPy arasındaki fark:
Pandalar ve NumPy arasında aşağıda listelenen bazı farklılıklar vardır:
- Pandalar modül esas olarak tablo verileriyle çalışır, oysa Dizi Modül sayısal verilerle çalışır.
- Pandalar aşağıdakiler gibi bazı güçlü araçlar sağlar: Veri çerçevesi Ve Seri esas olarak verileri analiz etmek için kullanılırken, Dizi modül adında güçlü bir nesne sunar Sıralamak .
- Pandalar daha geniş bir uygulamayı kapsıyordu çünkü yukarıda bahsedilmişti. 73 şirket yığınları ve 46 geliştirici yığınları, NumPy'de ise 62 şirket yığınları ve 32 geliştirici yığınlarından bahsediliyor.
- NumPy'nin performansı 50K veya daha az satır için NumPy'den daha iyidir.
- Pandaların performansı 500K veya daha fazla satır için NumPy'den daha iyidir. 50K ila 500K satır arasında performans, işlemin türüne bağlıdır.
- NumPy kitaplığı çok boyutlu diziler için nesneler sağlarken Pandas, DataFrame adı verilen bellek içi 2 boyutlu tablo nesnesi sunma yeteneğine sahiptir.
- Series nesnelerinin indekslenmesi, NumPy dizileriyle karşılaştırıldığında oldukça yavaştır.
Aşağıdaki tablo, aşağıdakiler arasındaki karşılaştırma tablosunu göstermektedir: Pandalar Ve Dizi :
| Karşılaştırmanın Temeli | Pandalar | Dizi |
|---|---|---|
| İle çalışır | Pandalar modülü aşağıdakilerle çalışır: tablo verileri . | NumPy modülü ile çalışır Sayısal veri . |
| Güçlü araçlar | Pandalar gibi güçlü araçlara sahiptir Seri, DataFrame vb. . | NumPy'nin aşağıdaki gibi güçlü bir aracı var: Diziler . |
| Organizasyonel kullanım | Pandalar aşağıdaki gibi popüler organizasyonlarda kullanılır: Instacart, SendGrid ve Sighten . | NumPy gibi popüler organizasyonlarda kullanılıyor SweepSouth . |
| Verim | Pandalar daha iyi bir performansa sahip 500.000 satır veya daha fazla . | NumPy'nin daha iyi bir performansı var 50.000 satır veya daha az . |
| Bellek Kullanımı | Pandaları ye geniş hafıza NumPy ile karşılaştırıldığında. | NumPy tüketir daha az hafıza Pandalarla karşılaştırıldığında. |
| Endüstriyel Kapsam | Pandalardan bahsediliyor 73 şirket yığınları ve 46 geliştirici yığınları. | NumPy'den bahsediliyor 62 şirket yığınları ve 32 geliştirici yığınları. |
| Nesneler | Pandalar, adı verilen 2 boyutlu tablo nesnesini sağlar Veri çerçevesi. | NumPy şunları sağlar: çok boyutlu dizi . |