Pandas и NumPy — библиотеки Python для анализа данных, которые имеют разные особенности. 14

Pandas предназначена для подготовки данных. 1 Некоторые особенности работы с ней:

• Работа с большими объёмами данных. 1 Библиотека позволяет объединять и разделять данные, работает с огромными объёмами информации. 1
• Поддержка DataFrames. 1 Это специальные объекты, которые позволяют эффективнее анализировать данные, превращая их в индексированные структурированные массивы. 1
• Приём данных из множества источников. 1 Библиотека принимает данные из баз данных, таблиц Excel и других источников, преобразует их в пригодные для анализа языком Python. 1
• Работа с недостающими данными. 1 Pandas предоставляет инструменты для восстановления и обработки недостающих данных. 1
• Визуализация данных. 1 С помощью библиотеки можно создавать графики и диаграммы для наглядного представления результатов анализа. 4

NumPy используется для углублённых расчётов. 1 Некоторые особенности работы с ней:

• Множество структур данных. 1 Они позволяют эффективнее проводить поиск, аналитику и структурирование. 1
• Возможность проводить сложные научные расчёты. 1 Библиотека даёт доступ к математическим формулам, в том числе для работы с данными в многомерных массивах. 1
• Инструменты для преобразования данных. 1 NumPy помогает в сортировке, изменении формы и агрегировании данных. 3
• Работа с числовыми и другими типами данных. 1 С помощью библиотеки можно, например, умножать, добавлять, выравнивать, индексировать массивы, создавать стековые и широковещательные массивы, разбивать их на секции. 1

Часто Pandas и NumPy используют вместе. 2 Например, NumPy применяют для начальной обработки данных и числовых вычислений, а Pandas — для организации и анализа результатов. 2