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¿Qué son los pandas?

Pandas se define como una biblioteca de código abierto que proporciona manipulación de datos de alto rendimiento en Python. Está construido sobre el paquete NumPy, lo que significa numpy es necesario para operar los Pandas. El nombre de Pandas se deriva de la palabra Panel de datos , lo que significa Una econometría a partir de datos multidimensionales. . Se utiliza para el análisis de datos en Python y es desarrollado por Wes McKinney en 2008 .

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Antes de Pandas, Python era capaz de preparar datos, pero solo brindaba soporte limitado para el análisis de datos. Entonces, Pandas entró en escena y mejoró las capacidades de análisis de datos. Puede realizar cinco pasos importantes necesarios para el procesamiento y análisis de datos independientemente del origen de los datos, es decir, cargar, manipular, preparar, modelar y analizar .

¿Qué es NumPy?

NumPy está escrito principalmente en lenguaje C y es un módulo de extensión de Python. Se define como un paquete Python utilizado para realizar diversos cálculos numéricos y procesamiento de elementos de matriz multidimensionales y unidimensionales. Los cálculos que utilizan matrices Numpy son más rápidos que los de la matriz Python normal.

El paquete NumPy es creado por el Travis Oliphant en 2005 agregando las funcionalidades del módulo ancestral Numeric a otro módulo Numarray . También es capaz de manejar una gran cantidad de datos y es conveniente para la multiplicación de matrices y la remodelación de datos.

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Tanto Pandas como NumPy pueden verse como una biblioteca esencial para cualquier cálculo científico, incluido el aprendizaje automático, debido a su sintaxis intuitiva y capacidades de cálculo matricial de alto rendimiento. Estas dos bibliotecas también son las más adecuadas para aplicaciones de ciencia de datos.

Diferencia entre Pandas y NumPy:

Existen algunas diferencias entre Pandas y NumPy que se enumeran a continuación:

• El pandas El módulo trabaja principalmente con datos tabulares, mientras que el NumPy El módulo trabaja con los datos numéricos.
• Pandas proporciona algunos conjuntos de herramientas poderosas como Marco de datos y Serie que se utiliza principalmente para analizar los datos, mientras que en NumPy El módulo ofrece un poderoso objeto llamado Formación .
Instacart, SendGrid,y ver son algunas de las famosas empresas que trabajan en el pandas módulo, mientras que NumPy es utilizado por Barrido Sur .
• Los Pandas cubrieron la aplicación más amplia porque se menciona en 73 pilas de empresa y 46 pilas de desarrollador, mientras que en NumPy, 62 pilas de empresa y 32 Se están mencionando las pilas de desarrolladores.
• El rendimiento de NumPy es mejor que el de NumPy para 50.000 filas o menos.
• El rendimiento de Pandas es mejor que el de NumPy para 500.000 filas o más. Entre 50.000 y 500.000 filas, el rendimiento depende del tipo de operación.
• La biblioteca NumPy proporciona objetos para matrices multidimensionales, mientras que Pandas es capaz de ofrecer un objeto de tabla 2D en memoria llamado DataFrame.
NumPyconsume menos memoria en comparación con pandas .
• La indexación de los objetos de la serie es bastante lenta en comparación con las matrices NumPy.

La siguiente tabla muestra el cuadro comparativo entre los pandas y NumPy :