Чем NumPy отличается от Pandas и других библиотек для работы с данными?

Некоторые отличия NumPy от Pandas и других библиотек для работы с данными:

• Цель использования. www.interviewbit.com NumPy в основном применяют для работы с числовыми значениями, так как он упрощает применение математических функций. www.interviewbit.com Pandas в основном используют для задач анализа данных. www.interviewbit.com
• Совместимость с данными. www.interviewbit.com NumPy лучше работает с числовыми данными, имеет эффективное хранение и быстро выполняет математические операции на основе массивов. www.interviewbit.com Pandas хорошо справляется с числовыми, алфавитными и неоднородными типами данных одновременно. www.interviewbit.com
• Производительность. www.interviewbit.com NumPy работает быстрее, чем Pandas, для наборов данных до 50 тысяч строк и меньше. www.interviewbit.com Если количество строк в наборе данных больше 500 тысяч, то производительность Pandas лучше. www.interviewbit.com
• Инструменты. www.interviewbit.com Самые мощные инструменты Pandas — это DataFrames и Series, а NumPy — это массивы. www.interviewbit.com
• Использование памяти. www.interviewbit.com Pandas потребляет больше памяти, чем NumPy. www.interviewbit.com
• Индексация. www.interviewbit.com Индексация массивов NumPy значительно быстрее, чем индексация массивов Pandas. www.interviewbit.com

Кроме того, есть и другие библиотеки для работы с данными, например:

• SciPy. habr.com Построен на основе NumPy, используется для выполнения статистических расчётов. habr.com
• StatsModels. habr.com Основан на пакетах NumPy и SciPy, используется для анализа данных, создания статистических моделей и выполнения статистических исследований. habr.com
• Matplotlib. habr.com Поддерживает множество стандартных средств для визуализации данных, представленных различными графиками и диаграммами. habr.com