Чем отличается pandas от NumPy в анализе данных?

Некоторые отличия библиотек Pandas и NumPy в анализе данных:

• Цель использования. www.fynd.academy NumPy оптимизирован для числовых операций и работы с большими многомерными массивами, а Pandas больше подходит для манипуляций с данными, их очистки и анализа. www.fynd.academy
• Поддерживаемые типы данных. www.iotforall.com NumPy по умолчанию работает с данными в форме матриц и массивов, так как ориентирован на числовые вычисления. www.iotforall.com Pandas поддерживает работу с табличными данными, такими как CSV, листы Excel и другие. www.iotforall.com
• Использование в машинном и глубоком обучении. www.iotforall.com Инструменты для машинного и глубокого обучения могут работать только с массивами NumPy, а серии и фреймы данных Pandas не подходят для этих целей. www.iotforall.com
• Производительность. www.iotforall.com NumPy работает быстрее Pandas для 50 тысяч строк и менее, но производительность Pandas лучше, чем у NumPy, для 500 тысяч строк и более. www.iotforall.com
• Индексация. www.iotforall.com По умолчанию строки данных проиндексированы в сериях и фреймах данных Pandas, в то время как в массивах NumPy индексация строк данных не включена. www.iotforall.com
• Основной язык. www.iotforall.com Pandas использует в качестве базового языка R и предоставляет похожие функции, в то время как NumPy написан на языке программирования C и использует множество функций. www.iotforall.com
• Использование памяти. www.iotforall.com По сравнению с Pandas, NumPy использует значительно меньше памяти. www.iotforall.com

Обе библиотеки важны для анализа данных, и выбор между ними зависит от конкретной задачи и опыта пользователя. thecontentauthority.com