Τι είναι τα pandas και numpy;

Οι Pandas και Numpy είναι οι δυνάμεις του χειρισμού των δεδομένων και της αριθμητικής επεξεργασίας στην Python. Οι συνδυασμένες ικανότητές τους επιτρέπουν στους επιστήμονες και τους αναλυτές δεδομένων να χειρίζονται αποτελεσματικά τεράστια σύνολα δεδομένων, να εκτελούν πολύπλοκες υπολογισμούς και να εξορθολογίζουν τις ροές εργασίας τους. Η κατανόηση αυτών των βιβλιοθηκών μπορεί να ενισχύσει σημαντικά την ικανότητά σας να εργάζεται με δεδομένα σε διάφορες εφαρμογές.

Τι είναι τα pandas και numpy;

Οι Pandas και Numpy χρησιμοποιούνται ευρέως βιβλιοθήκες στην Python, ειδικά σχεδιασμένες για χειρισμό δεδομένων και αριθμητικούς υπολογισμούς, αντίστοιχα. Είναι θεμελιώδη εργαλεία στον τομέα του επιστημονικού προγραμματισμού, επιτρέποντας στους χρήστες να διαχειρίζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να εκτελούν περίπλοκες αναλύσεις με σχετική ευκολία.

Ορισμοί και προέλευση των pandas και numpy

Και οι δύο βιβλιοθήκες έχουν ξεχωριστή προέλευση και σκοπούς.

Πανδές

• Επισκόπηση: Εισήχθη το 2008 από τον Wes McKinney, ο Pandas έχει σχεδιαστεί για αποτελεσματική χειραγώγηση δεδομένων.
• Προέλευση: Το όνομα “pandas” προέρχεται από “δεδομένα πάνελ”, υπογραμμίζοντας την ικανότητά του να χειρίζεται τα πολυδιάστατα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται συνήθως στην οικονομετρία.

Φουσκωμένος

• Επισκόπηση: Ιδρύθηκε το 2005 από τον Travis Oliphant, ο Numpy ενισχύει τους αριθμητικούς υπολογισμούς στην Python.
• Προέλευση: Ενσωματώνει λειτουργίες τόσο από το Numeric όσο και από το Numarray, παρέχοντας ισχυρή υποστήριξη για την επεξεργασία συστοιχίας σε επιστημονικό υπολογισμό.

Βασικά αντικείμενα και ιδιότητες των pandas και numpy

Κάθε βιβλιοθήκη διαθέτει μοναδικές δομές που διευκολύνουν τις αντίστοιχες λειτουργίες τους.

Χαρακτηριστικά συστοιχίας Numpy

Το κύριο αντικείμενο στο Numpy είναι ο πίνακας, κεντρικός στην αριθμητική επεξεργασία δεδομένων.

• Κύριο αντικείμενο: Η συστοιχία Numpy χρησιμεύει ως το θεμελιώδες δομικό στοιχείο.
• Ιδιότητες κλειδιών:
  • Σχήμα: Καθορίζει τις διαστάσεις του πίνακα.
  • Μέγεθος: Υποδεικνύει τον συνολικό αριθμό των στοιχείων.
  • Στοιχεία: Εμφανίζει το μέγεθος byte κάθε στοιχείου.
  • Αναπλάσσω: Παρέχει λειτουργικότητα για την τροποποίηση των διαστάσεων του πίνακα με ευελιξία.

Σύγκριση απόδοσης μεταξύ Pandas και Numpy

Όταν επιλέγετε μεταξύ αυτών των βιβλιοθηκών, είναι σημαντικό να εξετάσετε τα χαρακτηριστικά απόδοσης τους.

Αποτελεσματικότητα και χρηστικότητα

Οι Pandas και Numpy εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς, αλλά μπορούν να συγκριθούν από την άποψη της αποτελεσματικότητας και της λειτουργικότητάς τους.

• Χειρισμός δεδομένων: Ο Pandas υπερέχει στη διαχείριση των πίνακες δεδομένων με τις δομές του πλαισίου και των σειρών, ενώ η Numpy επικεντρώνεται σε αποτελεσματικές λειτουργίες συστοιχίας για αριθμητικές εργασίες.
• Δυναμική απόδοσης: Γενικά, για σύνολα δεδομένων κάτω από 50.000 σειρές, το Numpy ξεπερνά τους Pandas. Ωστόσο, οι Pandas παρουσιάζουν βελτιωμένη αποτελεσματικότητα για μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων, ιδιαίτερα με 500.000 σειρές ή περισσότερες.

Διαχείριση πόρων

Η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο κάθε βιβλιοθήκη χρησιμοποιεί πόρους μπορεί να επηρεάσει την επιλογή σας.

• Χρήση RAM: Οι Pandas χρησιμοποιούν συνήθως περισσότερη μνήμη από το Numpy λόγω των προηγμένων δομών δεδομένων του.
• Ταχύτητα ευρετηρίου: Τα στοιχεία πρόσβασης σε συστοιχίες Numpy είναι γενικά ταχύτερη από τα αντικείμενα σειράς ευρετηρίου σε Pandas.

Εφαρμογές και χρήση της βιομηχανίας pandas και numpy

Αυτές οι βιβλιοθήκες επικρατούν σε διάφορες βιομηχανίες, παρουσιάζοντας την ευελιξία και την εξουσία τους.

Πραγματική υλοποίηση

Πολλές εταιρείες βασίζονται σε pandas και numpy για ανάλυση δεδομένων και αριθμητικά καθήκοντα.

• Υιοθέτηση της βιομηχανίας: Για παράδειγμα, το SweepSouth απασχολεί το Numpy για υπολογιστικά καθήκοντα, ενώ εταιρείες όπως η Instacart και η SendGrid αξιοποιούν τις δυνατότητες αναλύσεων δεδομένων των Pandas.
• Ενσωμάτωση στοίβας: Η Pandas ενσωματώνεται σε 73 εταιρείες και 46 στοίβες προγραμματιστών, ενώ η Numpy βρίσκεται σε 62 εταιρείες και 32 στοίβες προγραμματιστών, υποδηλώνοντας την ισχυρή αποδοχή τους στην κοινότητα των επιστημών δεδομένων.