Pandas y Numpy son las potencias de la manipulación de datos y el procesamiento numérico en Python. Sus habilidades combinadas permiten a los científicos y analistas de datos manejar de manera eficiente vastas conjuntos de datos, realizar cálculos complejos y optimizar sus flujos de trabajo. Comprender estas bibliotecas puede mejorar significativamente su capacidad para trabajar con datos en varias aplicaciones.
¿Qué son pandas y numpy?
Pandas y Numpy son bibliotecas ampliamente utilizadas en Python, específicamente diseñadas para la manipulación de datos y cálculos numéricos, respectivamente. Son herramientas fundamentales en el ámbito de la programación científica, lo que permite a los usuarios administrar grandes cantidades de datos y realizar análisis intrincados con relativa facilidad.
Definiciones y orígenes de pandas y numpy
Ambas bibliotecas tienen orígenes y propósitos distintos.
Pandas
- Descripción general: Introducido en 2008 por Wes McKinney, Pandas está diseñado para una manipulación de datos eficiente.
- Orígenes: El nombre «Pandas» se deriva de «datos del panel», destacando su capacidad para manejar conjuntos de datos multidimensionales comúnmente utilizados en la economía.
Numpy
- Descripción general: Establecido en 2005 por Travis Oliphant, Numpy mejora los cálculos numéricos en Python.
- Orígenes: Integra las funcionalidades tanto de numérica como de NumArray, proporcionando un soporte robusto para el procesamiento de matrices en la informática científica.
Objetos y propiedades centrales de pandas y numpy
Cada biblioteca presenta estructuras únicas que facilitan sus respectivas funciones.
Características de matriz numpy
El objeto principal en Numpy es la matriz, central para el procesamiento de datos numéricos.
- Objeto principal: La matriz Numpy sirve como el bloque de construcción fundamental.
- Propiedades clave:
- Forma: Determina las dimensiones de la matriz.
- Tamaño: Indica el número total de elementos.
- Elemento: Muestra el tamaño de byte de cada elemento.
- Remodelación: Proporciona funcionalidad para modificar las dimensiones de matriz de manera flexible.
Comparación de rendimiento entre pandas y numpy
Al elegir entre estas bibliotecas, es esencial considerar sus características de rendimiento.
Eficiencia y usabilidad
Pandas y Numpy tienen diferentes propósitos, pero se pueden comparar en términos de su eficiencia y funcionalidad.
- Manejo de datos: Pandas se destaca en la gestión de conjuntos de datos tabulares con sus estructuras de marco de datos y series, mientras que Numpy se centra en operaciones de matriz eficientes para tareas numéricas.
- Dinámica de rendimiento: En general, para conjuntos de datos de menos de 50,000 filas, Numpy supera a los pandas. Sin embargo, los pandas muestran una eficiencia mejorada para conjuntos de datos más grandes, particularmente con 500,000 filas o más.
Gestión de recursos
Comprender cómo cada biblioteca utiliza los recursos puede influir en su elección.
- Uso de RAM: Los pandas generalmente usan más memoria que Numpy debido a sus estructuras de datos avanzadas.
- Velocidad de indexación: Acceder a elementos en matrices numpy es generalmente más rápido que los objetos de la serie de indexación en pandas.
Aplicaciones y uso de la industria de pandas y numpy
Estas bibliotecas prevalecen en varias industrias, mostrando su versatilidad y poder.
Implementaciones del mundo real
Muchas empresas confían en Pandas y Numpy para el análisis de datos y las tareas numéricas.
- Adopción de la industria: Por ejemplo, SweenSouth emplea a Numpy para tareas computacionales, mientras que compañías como Instacart y SendGrid aprovechan las capacidades de análisis de datos de los pandas.
- Integración de pila: Pandas está integrado en 73 pilas de compañía y 46 desarrolladores, mientras que Numpy se encuentra en 62 pilas de compañía y 32 desarrolladores, lo que significa su fuerte aceptación en la comunidad de ciencias de datos.
