Panda e Numpy sono i powerhous della manipolazione dei dati e l’elaborazione numerica in Python. Le loro capacità combinate consentono ai data scientist e agli analisti di gestire in modo efficiente vasti set di dati, eseguire calcoli complessi e semplificare i loro flussi di lavoro. Comprendere queste librerie può migliorare significativamente la tua capacità di lavorare con i dati in varie applicazioni.
Cosa sono panda e numpy?
Panda e Numpy sono librerie ampiamente utilizzate in Python, appositamente progettate per la manipolazione dei dati e i calcoli numerici, rispettivamente. Sono strumenti fondamentali nel regno della programmazione scientifica, consentendo agli utenti di gestire grandi quantità di dati ed eseguire analisi complesse con relativa facilità.
Definizioni e origini di panda e numpy
Entrambe le biblioteche hanno origini e scopi distinti.
Panda
- Panoramica: Introdotto nel 2008 da Wes McKinney, Pandas è progettato per un’efficace manipolazione dei dati.
- Origini: Il nome “Pandas” deriva da “Dati del pannello”, evidenziando la sua capacità di gestire set di dati multidimensionali comunemente usati in econometria.
Numpy
- Panoramica: Fondata nel 2005 da Travis Oliphant, Numpy migliora i calcoli numerici in Python.
- Origini: Integra funzionalità sia dal numerico che da Numarray, fornendo un solido supporto per l’elaborazione dell’array nel calcolo scientifico.
Oggetti e proprietà core di panda e numpy
Ogni libreria presenta strutture uniche che facilitano le rispettive funzioni.
Caratteristiche dell’array numpy
L’oggetto principale in Numpy è l’array, centrale per l’elaborazione numerica dei dati.
- Oggetto principale: L’array numpy funge da elemento fondamentale.
- Proprietà chiave:
- Forma: Determina le dimensioni dell’array.
- Misurare: Indica il numero totale di elementi.
- Itemieze: Visualizza la dimensione del byte di ciascun elemento.
- Reshape: Fornisce funzionalità per modificare in modo flessibile le dimensioni dell’array.
Confronto delle prestazioni tra panda e numpy
Quando si sceglie tra queste biblioteche, è essenziale considerare le loro caratteristiche di prestazione.
Efficienza e usabilità
Panda e numpy servono a scopi diversi ma possono essere confrontati in termini di efficienza e funzionalità.
- Gestione dei dati: Pandas eccelle nella gestione di set di dati tabulari con i suoi frame dati e le strutture delle serie, mentre Numpy si concentra su operazioni di array efficienti per attività numeriche.
- Dinamica delle prestazioni: In generale, per set di dati inferiori a 50.000 righe, Numpy supera i panda. Tuttavia, Pandas mostra una migliore efficienza per set di dati più grandi, in particolare con 500.000 righe o più.
Gestione delle risorse
Comprendere come ogni biblioteca utilizza risorse può influenzare la tua scelta.
- Uso RAM: Panda in genere utilizza più memoria di Numpy a causa delle sue strutture di dati avanzate.
- Velocità di indicizzazione: L’accesso agli elementi in array numpy è generalmente più veloce degli oggetti della serie di indicizzazione nei panda.
Applicazioni e uso del settore di panda e numpy
Queste biblioteche sono prevalenti in vari settori, mettendo in mostra la loro versatilità e potere.
Implementazioni del mondo reale
Molte aziende fanno affidamento su panda e numpy per l’analisi dei dati e le attività numeriche.
- Adozione del settore: Ad esempio, Sweepsouth impiega Numpy per attività computazionali, mentre aziende come Instacart e SendGrid sfruttano le capacità di analisi dei dati dei panda.
- Integrazione dello stack: Pandas è integrato in 73 stack di società e 46 sviluppatori, mentre Numpy si trova in 62 stack di società e 32 sviluppatori, che significa la loro forte accettazione nella comunità di dati di dati.
