팬더 란 무엇입니까?

Pandas는 Python에서 고성능 데이터 조작을 제공하는 오픈 소스 라이브러리로 정의됩니다. NumPy 패키지 위에 구축되었습니다. 넘피 Pandas를 작동하려면 필요합니다. 판다(Pandas)라는 이름은 팬더라는 단어에서 유래되었습니다. 패널 데이터 , 즉 다차원 데이터의 계량경제학 . Python에서 데이터 분석에 사용되며 다음과 같이 개발되었습니다. 2008년 웨스 맥키니 .

Pandas 이전에는 Python에서 데이터 준비가 가능했지만 데이터 분석에 대한 지원은 제한적이었습니다. 그래서 Pandas가 등장하여 데이터 분석 기능을 향상시켰습니다. 데이터 출처에 관계없이 데이터 처리 및 분석에 필요한 다섯 가지 중요한 단계를 수행할 수 있습니다. 로드, 조작, 준비, 모델링 및 분석 .

NumPy란 무엇입니까?

NumPy는 대부분 C 언어로 작성되었으며 Python의 확장 모듈입니다. 다차원 및 1차원 배열 요소의 다양한 수치 계산 및 처리를 수행하는 데 사용되는 Python 패키지로 정의됩니다. Numpy 배열을 사용한 계산은 일반 Python 배열보다 빠릅니다.

NumPy 패키지는 다음에 의해 생성됩니다. 트래비스 올리펀트 2005년에는 조상 모듈인 Numeric의 기능을 다른 모듈에 추가하여 누마레이 . 또한 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있으며 행렬 곱셈 및 데이터 재구성 기능이 있어 편리합니다.

Pandas와 NumPy는 모두 직관적인 구문과 고성능 행렬 계산 기능으로 인해 기계 학습을 포함한 모든 과학 계산을 위한 필수 라이브러리로 볼 수 있습니다. 이 두 라이브러리는 데이터 과학 애플리케이션에도 가장 적합합니다.

팬더와 NumPy의 차이점:

Pandas와 NumPy에는 아래 나열된 몇 가지 차이점이 있습니다.

• 그만큼 팬더 모듈은 주로 표 형식의 데이터로 작동하는 반면, 넘파이 모듈은 숫자 데이터와 함께 작동합니다.
• Pandas는 다음과 같은 몇 가지 강력한 도구 세트를 제공합니다. 데이터프레임 그리고 시리즈 주로 데이터 분석에 사용되는 반면, 넘파이 모듈은 다음과 같은 강력한 개체를 제공합니다. 정렬 .
인스타카트, SendGrid,그리고 시야 이 분야에 종사하는 유명한 회사 중 일부는 다음과 같습니다. 팬더 모듈, 반면 넘파이 에 의해 사용됩니다 남쪽으로 스윕 .
• Pandas는 다음에서 언급되었기 때문에 더 광범위한 응용 프로그램을 다루었습니다. 73 회사 스택과 46 개발자 스택에 비해 NumPy에서는 62 회사 스택과 32 개발자 스택이 언급되고 있습니다.
• NumPy의 성능은 50K 행 이하에서 NumPy보다 낫습니다.
• Pandas의 성능은 500,000개 이상의 행에 대해 NumPy보다 낫습니다. 50,000~500,000개 행 사이에서는 작업 종류에 따라 성능이 달라집니다.
• NumPy 라이브러리는 다차원 배열을 위한 개체를 제공하는 반면 Pandas는 DataFrame이라는 메모리 내 2D 테이블 개체를 제공할 수 있습니다.
넘파이비해 메모리 소모가 적습니다. 팬더 .
• Series 객체의 인덱싱은 NumPy 배열에 비해 상당히 느립니다.

아래 표는 두 제품 간의 비교 차트를 보여줍니다. 팬더 그리고 넘파이 :