Pandas et Numpy sont les puissances de la manipulation des données et du traitement numérique dans Python. Leurs capacités combinées permettent aux scientifiques des données et aux analystes de gérer efficacement de vastes ensembles de données, d’effectuer des calculs complexes et de rationaliser leurs flux de travail. La compréhension de ces bibliothèques peut améliorer considérablement votre capacité à travailler avec des données dans diverses applications.
Que sont les pandas et Numpy?
Pandas et Numpy sont des bibliothèques largement utilisées dans Python, spécialement conçues pour la manipulation des données et les calculs numériques, respectivement. Ce sont des outils fondamentaux dans le domaine de la programmation scientifique, permettant aux utilisateurs de gérer de grandes quantités de données et d’effectuer des analyses complexes avec une facilité relative.
Définitions et origines des pandas et Numpy
Les deux bibliothèques ont des origines et des objectifs distincts.
Pandas
- Aperçu: Introduit en 2008 par Wes McKinney, Pandas est conçu pour une manipulation efficace des données.
- Origines: Le nom «Pandas» est dérivé de «données de panel», mettant en évidence sa capacité à gérer les ensembles de données multidimensionnels couramment utilisés en économétrie.
Nombant
- Aperçu: Créé en 2005 par Travis Oliphant, Numpy améliore les calculs numériques dans Python.
- Origines: Il intègre les fonctionnalités de Numeric et de NumArray, fournissant un support robuste pour le traitement des tableaux dans l’informatique scientifique.
Objets et propriétés centrales des pandas et Numpy
Chaque bibliothèque présente des structures uniques qui facilitent leurs fonctions respectives.
Fonctionnalités de tableau nu
L’objet principal de Numpy est le tableau, au cœur du traitement des données numériques.
- Objet principal: Le tableau Numpy sert de bloc de construction fondamental.
- Propriétés clés:
- Forme: Détermine les dimensions du tableau.
- Taille: Indique le nombre total d’éléments.
- Éléments: Affiche la taille des octets de chaque élément.
- Reshape: Fournit des fonctionnalités pour modifier les dimensions du tableau de manière flexible.
Comparaison des performances entre Pandas et Numpy
Lors du choix entre ces bibliothèques, il est essentiel de considérer leurs caractéristiques de performance.
Efficacité et convivialité
Les pandas et Numpy servent des objectifs différents mais peuvent être comparés en termes d’efficacité et de fonctionnalité.
- Gestion des données: Pandas excelle dans la gestion des ensembles de données tabulaires avec ses structures DataFrame et Series, tandis que Numpy se concentre sur des opérations de tableau efficaces pour les tâches numériques.
- Dynamique des performances: Généralement, pour les ensembles de données inférieurs à 50 000 lignes, Numpy surpasse les pandas. Cependant, Pandas montre une efficacité améliorée pour les ensembles de données plus importants, en particulier avec 500 000 lignes ou plus.
Gestion des ressources
Comprendre comment chaque bibliothèque utilise des ressources peut influencer votre choix.
- Utilisation de la RAM: Pandas utilise généralement plus de mémoire que Numpy en raison de ses structures de données avancées.
- Vitesse d’indexation: L’accès aux éléments dans des tableaux Numpy est généralement plus rapide que d’indexation des objets de la série dans les pandas.
Applications et utilisation de l’industrie des pandas et Numpy
Ces bibliothèques sont répandues dans diverses industries, présentant leur polyvalence et leur pouvoir.
Implémentations du monde réel
De nombreuses entreprises comptent sur des pandas et Numpy pour l’analyse des données et les tâches numériques.
- Adoption de l’industrie: Par exemple, SweepSouth utilise Numpy pour les tâches de calcul, tandis que des entreprises comme Instacart et SendGrid exploitent les capacités d’analyse des données des pandas.
- Intégration de pile: Pandas est intégré dans 73 Entreprise et 46 Developer Stacks, tandis que Numpy se trouve dans 62 Entreprise et 32 Developer Stacks, ce qui signifie leur forte acceptation dans la communauté des sciences des données.
