В чем особенности работы с библиотеками pandas и numpy для анализа данных в Python?

Pandas и NumPy — библиотеки Python для анализа данных, которые имеют разные особенности. practicum.yandex.ru synergy.ru

Pandas предназначена для подготовки данных. practicum.yandex.ru Некоторые особенности работы с ней:

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

NumPy используется для углублённых расчётов. practicum.yandex.ru Некоторые особенности работы с ней:

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

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