Pandas vs. NumPy

什么是 Pandas？

Pandas 被定义为一个开源库，可在 Python 中提供高性能数据操作。它基于 NumPy 包构建，这意味着操作 Pandas 需要 Numpy。Pandas 的名称源自 Panel Data 一词，意思是 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 之前，Python 能够进行数据准备，但它对数据分析的支持有限。因此，Pandas 进入了画面并增强了数据分析的功能。 它可以执行处理和分析数据所需的五个重要步骤，而不考虑数据的来源，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 的一个扩展模块。它被定义为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 包由 Travis Oliphant 于 2005 年创建，他将祖先模块 Numeric 的功能添加到另一个模块 Numarray 中。它还能够处理大量数据，并方便进行矩阵乘法和数据重塑。

由于它们直观的语法和高性能矩阵计算能力，Pandas 和 NumPy 都可以被视为任何科学计算（包括机器学习）的基本库。 这两个库也最适合数据科学应用。

Pandas 和 NumPy 之间的区别

Pandas 和 NumPy 之间存在一些差异，如下所示

• Pandas 模块主要处理表格数据，而 NumPy 模块处理数值数据。
• Pandas 提供了诸如 DataFrame 和 Series 之类的一些强大工具，这些工具主要用于分析数据，而 NumPy 模块提供了名为 Array 的强大对象。
• Instacart、SendGrid 和 Sighten 是使用 Pandas 模块的一些著名公司，而 NumPy 由 SweepSouth 使用。
• Pandas 涵盖了更广泛的应用，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 行或更少，NumPy 的性能优于 NumPy。
• 对于 500K 行或更多，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 库为多维数组提供了对象，而 Pandas 能够提供一个名为 DataFrame 的内存中 2d 表对象。
• 与 Pandas 相比，NumPy 消耗的内存更少。
• 与 NumPy 数组相比，Series 对象的索引速度相当慢。

下表显示了 Pandas 和 NumPy 之间的比较图表