Pandas e Numpy são as potências de manipulação de dados e processamento numérico no Python. Suas habilidades combinadas permitem que os cientistas e analistas de dados lidem com eficientemente vastos conjuntos de dados, executem cálculos complexos e otimizem seus fluxos de trabalho. A compreensão dessas bibliotecas pode aumentar significativamente sua capacidade de trabalhar com dados em vários aplicativos.
O que são Pandas e Numpy?
Pandas e Numpy são bibliotecas amplamente usadas no Python, projetadas especificamente para manipulação de dados e cálculos numéricos, respectivamente. São ferramentas fundamentais no campo da programação científica, permitindo que os usuários gerenciem grandes quantidades de dados e realizem análises complexas com relativa facilidade.
Definições e origens de pandas e numpy
Ambas as bibliotecas têm origens e propósitos distintos.
Pandas
- Visão geral: Introduzido em 2008 por Wes McKinney, o Pandas foi projetado para manipulação de dados eficientes.
- Origens: O nome “pandas” é derivado de “dados do painel”, destacando sua capacidade de lidar com conjuntos de dados multidimensionais comumente usados na econometria.
Numpy
- Visão geral: Fundada em 2005 por Travis Oliphant, Numpy aprimora os cálculos numéricos em Python.
- Origens: Ele integra funcionalidades do numérico e do NumArray, fornecendo suporte robusto ao processamento de matrizes em computação científica.
Objetos e propriedades principais de pandas e numpy
Cada biblioteca apresenta estruturas exclusivas que facilitam suas respectivas funções.
Recursos de matriz Numpy
O objeto principal em Numpy é a matriz, central para o processamento de dados numéricos.
- Objeto principal: A matriz Numpy serve como o bloco de construção fundamental.
- Propriedades -chave:
- Forma: Determina as dimensões da matriz.
- Tamanho: Indica o número total de elementos.
- Itens mize: Exibe o tamanho do byte de cada elemento.
- Remodelar: Fornece funcionalidade para modificar as dimensões da matriz de maneira flexível.
Comparação de desempenho entre pandas e numpy
Ao escolher entre essas bibliotecas, é essencial considerar suas características de desempenho.
Eficiência e usabilidade
Pandas e Numpy servem a propósitos diferentes, mas podem ser comparados em termos de eficiência e funcionalidade.
- Manuseio de dados: Os pandas se destacam no gerenciamento de conjuntos de dados tabulares com suas estruturas de quadro de dados e séries, enquanto a Numpy se concentra em operações de matriz eficientes para tarefas numéricas.
- Dinâmica de desempenho: Geralmente, para conjuntos de dados abaixo de 50.000 linhas, o Numpy supera os pandas. No entanto, os pandas mostram melhor eficiência para conjuntos de dados maiores, principalmente com 500.000 linhas ou mais.
Gerenciamento de recursos
Compreender como cada biblioteca utiliza recursos pode influenciar sua escolha.
- Uso do RAM: Os pandas normalmente usam mais memória do que Numpy devido às suas estruturas de dados avançadas.
- Velocidade de indexação: O acesso a elementos em matrizes Numpy é geralmente mais rápido que a indexação de objetos da série em pandas.
Aplicações e uso da indústria de pandas e numpy
Essas bibliotecas são predominantes em vários setores, mostrando sua versatilidade e poder.
Implementações do mundo real
Muitas empresas confiam em pandas e numpy para análise de dados e tarefas numéricas.
- Adoção do setor: Por exemplo, o SweepSouth emprega a Numpy para tarefas computacionais, enquanto empresas como Instacart e SendGrid aproveitam os recursos de análise de dados dos pandas.
- Integração da pilha: Os pandas são integrados em 73 empresas e 46 pilhas de desenvolvedores, enquanto Numpy é encontrado em 62 empresas e 32 pilhas de desenvolvedores, significando sua forte aceitação na comunidade de ciências de dados.
