Qu’est-ce que Pandas ?

Pandas est défini comme une bibliothèque open source qui permet une manipulation de données hautes performances en Python. Il est construit sur le package NumPy, ce qui signifie Numpy est requis pour faire fonctionner les Pandas. Le nom de Pandas est dérivé du mot Données du panneau , ce qui signifie une économétrie à partir de données multidimensionnelles . Il est utilisé pour l'analyse des données en Python et développé par Wes McKinney en 2008 .

Avant Pandas, Python était capable de préparer des données, mais il n'offrait qu'une prise en charge limitée pour l'analyse des données. Ainsi, Pandas est entré en scène et a amélioré les capacités d’analyse des données. Il peut effectuer cinq étapes importantes nécessaires au traitement et à l'analyse des données quelle que soit l'origine des données, à savoir : charger, manipuler, préparer, modéliser et analyser .

Qu'est-ce que NumPy ?

NumPy est principalement écrit en langage C et est un module d'extension de Python. Il est défini comme un package Python utilisé pour effectuer les divers calculs numériques et le traitement des éléments du tableau multidimensionnel et unidimensionnel. Les calculs utilisant les tableaux Numpy sont plus rapides que le tableau Python normal.

Le package NumPy est créé par le Travis Oliphant en 2005 en ajoutant les fonctionnalités du module ancêtre Numeric dans un autre module Tableau numérique . Il est également capable de gérer une grande quantité de données et pratique la multiplication matricielle et le remodelage des données.

Pandas et NumPy peuvent être considérés comme une bibliothèque essentielle pour tout calcul scientifique, y compris l'apprentissage automatique, en raison de leur syntaxe intuitive et de leurs capacités de calcul matriciel hautes performances. Ces deux bibliothèques sont également les mieux adaptées aux applications de science des données.

Différence entre Pandas et NumPy :

Il existe quelques différences entre Pandas et NumPy répertoriées ci-dessous :

• Le Pandas Le module fonctionne principalement avec les données tabulaires, alors que le NumPy Le module fonctionne avec les données numériques.
• Les Pandas fournissent des ensembles d'outils puissants comme Trame de données et Série celui principalement utilisé pour analyser les données, alors qu'en NumPy Le module propose un objet puissant appelé Tableau .
Instacart, SendGrid,et Apercevoir sont quelques-unes des entreprises célèbres qui travaillent sur le Pandas module, alors que NumPy est utilisé par BalayageSud .
• Les Pandas couvraient une application plus large car cela est mentionné dans 73 les piles d'entreprises et 46 piles de développeurs, alors que dans NumPy, 62 les piles d'entreprises et 32 les piles de développeurs sont mentionnées.
• Les performances de NumPy sont meilleures que celles de NumPy pour 50 000 lignes ou moins.
• Les performances de Pandas sont meilleures que celles de NumPy pour 500 000 lignes ou plus. Entre 50 000 et 500 000 lignes, les performances dépendent du type d’opération.
• La bibliothèque NumPy fournit des objets pour les tableaux multidimensionnels, tandis que Pandas est capable de proposer un objet table 2D en mémoire appelé DataFrame.
NumPyconsomme moins de mémoire par rapport à Pandas .
• L'indexation des objets Series est assez lente par rapport aux tableaux NumPy.

Le tableau ci-dessous montre le tableau de comparaison entre les Pandas et NumPy :