Pandas和Numpy是Python中数据操作和数值处理的动力。它们的合并能力使数据科学家和分析师能够有效处理大量数据集，执行复杂的计算并简化其工作流程。了解这些库可以大大提高您在各种应用程序中使用数据的能力。
什么是熊猫和numpy？
Pandas和Numpy是Python中广泛使用的库，分别专门用于数据操作和数值计算。它们是科学编程领域中的基本工具，使用户可以管理大量数据并相对轻松地进行复杂的分析。
熊猫和numpy的定义和起源
两个库都有不同的起源和目的。
熊猫
- 概述： Pandas于2008年由Wes McKinney推出，旨在有效的数据操纵。
- 起源： “ Pandas”这个名称源自“面板数据”，该名称强调了其处理计量经济学中常用的多维数据集的能力。
numpy
- 概述： Numpy由Travis Oliphant于2005年建立，可增强Python中的数值计算。
- 起源： 它整合了来自数字和数字的功能，为科学计算中的数组处理提供了强有力的支持。
熊猫和numpy的核心对象和属性
每个库都具有促进其各自功能的独特结构。
Numpy阵列功能
numpy中的主要对象是数字数据处理的中心。
- 主对象： Numpy阵列是基本的构建块。
- 关键属性：
- 形状： 确定阵列的尺寸。
- 尺寸： 表示元素总数。
- itematize： 显示每个元素的字节大小。
- 重塑： 提供了灵活修改数组尺寸的功能。
熊猫和numpy之间的性能比较
在这些图书馆之间进行选择时，必须考虑其性能特征。
效率和可用性
熊猫和Numpy具有不同的目的，但可以根据其效率和功能进行比较。
- 数据处理： Pandas擅长管理表格数据集的数据框架和系列结构，而Numpy专注于数值任务的有效数组操作。
- 性能动态： 通常，对于50,000行以下的数据集，Numpy的表现要优于Pandas。但是，熊猫显示出较大数据集的效率提高，尤其是在500,000行或更多行的情况下。
资源管理
了解每个库利用资源如何影响您的选择。
- RAM用法： 由于Pandas的高级数据结构，通常使用Numpy的内存更多。
- 索引速度： 在Numpy阵列中访问元素通常比熊猫中的索引串联对象要快。
熊猫和numpy的应用和行业使用
这些图书馆在各个行业中都普遍存在，展示了它们的多功能性和力量。
现实世界实现
许多公司依靠大熊猫和Numpy来进行数据分析和数值任务。
- 行业采用： 例如，Sweepsouth使用Numpy来进行计算任务，而像InstaCart和SendGrid这样的公司则利用PANDAS的数据分析功能。
- 堆栈集成： Pandas被整合到73家公司中，46家开发人员堆栈，而Numpy在62家公司和32家开发人员堆栈中发现，表示他们在数据科学界的强烈接受。
