NumPy vs Pandas: Die Kraft von Python in der Datenanalyse entfesseln
- Name
- Kana Mikami
Updated on
Python ist zur Sprache der Wahl für Data Science geworden, nicht wegen seiner eigenen Fähigkeiten, sondern wegen der Leistung seiner Bibliotheken, die auf numerische und Datenverarbeitung spezialisiert sind. Zwei der bekanntesten sind NumPy und Pandas. Diese Bibliotheken sind keine Konkurrenten, sondern vielmehr Begleiter, von denen jeder seine eigenen Stärken und Anwendungsfälle hat. Tauchen wir in die Welt der Python-Datenanalyse mit NumPy und Pandas ein und erfahren Sie, wie Sie das richtige Werkzeug für Ihre Datenaufgaben auswählen können.
Möchten Sie schnell Datenauswertungen in Python erstellen?
PyGWalker ist ein Open-Source-Projekt in Python, das den Workflow der Datenanalyse und -visualisierung direkt in Jupyter Notebook-Umgebungen beschleunigen kann.
PyGWalker (opens in a new tab) verwandelt Ihr Pandas-Datenframe (oder Polars-Datenframe) in eine visuelle Benutzeroberfläche, in der Sie Variablen ziehen und ablegen können, um Diagramme einfach zu erstellen. Verwenden Sie einfach den folgenden Code:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Sie können PyGWalker jetzt mit diesen Online-Notebooks ausführen:
Und vergessen Sie nicht, uns auf GitHub mit einem ⭐️ zu bewerten!
NumPy verstehen
NumPy, kurz für Numerical Python, wurde 2005 als Open-Source-Projekt veröffentlicht mit dem Ziel, wissenschaftliches Rechnen nach Python zu bringen. Es basierte auf zwei früheren Paketen, Numeric und Numarray, und seine Stärke liegt in seiner Fähigkeit, mit mehrdimensionalen Array-Objekten zu arbeiten.
import numpy as np
# Erstellen eines 2D-Arrays in NumPy
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d)NumPy bietet Werkzeuge zum Sortieren, Suchen, Filtern und Anwenden von linearen Algebra- und Fourier-Transformationen. Es nutzt Basic Linear Algebra Subprogram (BLAS) und Linear Algebra PACKage (LAPACK), um seine linearen Algebra-Fähigkeiten zu optimieren. Dadurch wird es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Verarbeitung großer Datenmengen, das deutlich schneller arbeitet als die integrierten Funktionen von Python.
Die Kraft von Pandas
Während NumPy in numerischer Analyse und Simulation glänzt, ist Pandas beim Umgang mit Datenanalyse und -manipulation, beim Arbeiten mit einer Vielzahl von Datenquellen, besonders stark.
Pandas wurde 2008 von Wes McKinney entwickelt, der nach einem leistungsstarken und flexiblen Werkzeug für quantitative Analysen von Finanzdaten suchte. Benannt nach den dreidimensionalen PANel DAta, mit denen es arbeitet, wurde Pandas im folgenden Jahr als Open Source veröffentlicht.
import pandas as pd
# Erstellen eines DataFrames in Pandas
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
'Age': [28, 24, 33]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)Pandas vereinfacht den Prozess des Arbeitens mit Daten, indem es Methoden zum Laden, Umformen, Pivotieren, Zusammenführen und Verbinden von Daten bereitstellt. Es bietet auch Werkzeuge zum Umgang mit fehlenden Daten. Es ist besonders gut darin, mit tabellarischen Daten zu arbeiten, was es zu einer bevorzugten Wahl für Datenanalyseaufgaben macht.
NumPy vs Pandas: Noch tiefer eintauchen
NumPy erklären
Die Kernfunktionalität von NumPy dreht sich um ihre mehrdimensionalen Array-Objekte. Diese Arrays sind homogen, was bedeutet, dass alle Elemente den gleichen Typ haben, normalerweise Ganzzahlen oder Gleitkommazahlen. Das macht NumPy besonders nützlich für Aufgaben, die mathematische Operationen auf großen Datensätzen erfordern.
Wenn Sie zum Beispiel an einem Projekt arbeiten, das Simulationen oder numerische Analysen umfasst, können die effizienten mehrdimensionalen Arrays und mathematischen Funktionen von NumPy äußerst nützlich sein. Es ist auch eine gute Wahl für Projekte, die eine Integration mit C/C++- oder Fortran-Code erfordern, da NumPy nahtlose und schnelle Interoperabilität bietet.
Die Stärken von Pandas erkunden
Pandas hingegen ist darauf ausgelegt, mit komplexen Datenstrukturen zu arbeiten und Daten zu manipulieren. Es bietet zwei wichtige Datenstrukturen: Series und DataFrame. Eine Series ist ein eindimensionales array-ähnliches Objekt, das jeden Datentyp speichern kann, während ein DataFrame eine zweidimensionale beschriftete Datenstruktur mit potenziell unterschiedlichen Spaltentypen ist.
Pandas glänzt, wenn es um Datenbereinigung und -vorbereitung geht. Es bietet umfangreiche Möglichkeiten zum Umformen, Schneiden, Aggregieren und Aggregieren von Daten. Es ist auch ein großartiges Werkzeug für die Arbeit mit Zeitreihendaten. Wenn Ihr Projekt Datenanalyse, Datenbereinigung oder Datenvisualisierung umfasst, ist Pandas wahrscheinlich das richtige Werkzeug für den Job.
NumPy vs Pandas: Leistungsüberlegungen
Während Pandas aufgrund seiner zusätzlichen Funktionen einige Overhead mit sich bringt, implementiert es auch eine Reihe von Funktionen, die mit C und Cython optimiert sind. Das bedeutet, dass einige Operationen in Pandas für sehr große Datensätze tatsächlich schneller sein können als ihre NumPy-Äquivalente.
Für kleinere Datensätze oder Aufgaben, die hauptsächlich numerische Berechnungen beinhalten, könnte NumPy die effizientere Wahl sein. Es ist auch erwähnenswert, dass Pandas auf NumPy aufbaut, so dass Sie die beiden Bibliotheken oft zusammen verwenden können, um die Stärken von jedem nach Bedarf zu nutzen.
NumPy vs Pandas: Die richtige Wahl treffen
Pandas baut auf NumPy auf, was bedeutet, dass die meisten Methoden von NumPy auch über Pandas verfügbar sind. Dies bringt jedoch auch einige Overhead in Bezug auf Leistung und Lernkurve mit sich. Die Fähigkeiten von Pandas gehen mit einem gewissen Maß an Komplexität einher. Trotzdem implementiert es eine Reihe von Funktionen, die mit C und Cython optimiert sind und für sehr große Datensätze schneller sein können als das NumPy-Äquivalent.
Die allgemeine Meinung lautet, mit NumPy zu beginnen und nach den Funktionen zu suchen, die Sie wahrscheinlich am meisten benötigen. Wenn Ihre Suche Sie zu Pandas führt, haben Sie Ihre Antwort gefunden. Es geht nicht darum, eine Bibliothek der anderen vorzuziehen, sondern das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe auszuwählen.
Häufig gestellte Fragen
1. Ist Pandas besser als NumPy?
Es geht nicht darum, dass das eine besser ist als das andere. Sowohl Pandas als auch NumPy haben ihre eigenen Stärken. NumPy ist effizienter für numerische Operationen auf großen Datensätzen, während Pandas besser für Datenmanipulation und Analyseaufgaben geeignet ist.
2. Kann ich NumPy und Pandas zusammen verwenden?
Auf jeden Fall! Tatsächlich verwenden Sie bereits NumPy, wenn Sie Pandas verwenden, da Pandas auf NumPy aufbaut. Sie können beide Bibliotheken sicherlich in demselben Projekt verwenden und dabei die Stärken jeder einzelnen nutzen.
3. Sollte ich zuerst NumPy oder Pandas lernen?
Es wird im Allgemeinen empfohlen, mit NumPy zu beginnen, da es die grundlegenden Datenstrukturen und Operationen bereitstellt, auf denen Pandas aufbaut. Sobald Sie sich mit NumPy wohl fühlen, können Sie mit dem Erlernen von Pandas fortfahren.