ما هو الباندا؟

يتم تعريف Pandas على أنها مكتبة مفتوحة المصدر توفر معالجة عالية الأداء للبيانات في Python. إنه مبني على حزمة NumPy، مما يعني نومبي مطلوب لتشغيل الباندا. اسم الباندا مشتق من الكلمة بيانات اللوحة مما يعني الاقتصاد القياسي من البيانات متعددة الأبعاد . يتم استخدامه لتحليل البيانات في بايثون وتم تطويره بواسطة ويس ماكيني في عام 2008 .

قبل Pandas، كانت بايثون قادرة على إعداد البيانات، لكنها لم تقدم سوى دعم محدود لتحليل البيانات. لذلك، ظهرت الباندا في الصورة وعززت قدرات تحليل البيانات. ويمكنه تنفيذ خمس خطوات مهمة مطلوبة لمعالجة البيانات وتحليلها بغض النظر عن أصل البيانات، أي: التحميل والمعالجة والتحضير والنمذجة والتحليل .

ما هو NumPy؟

NumPy مكتوب في الغالب بلغة C، وهو عبارة عن وحدة امتداد لـ Python. يتم تعريفها على أنها حزمة Python المستخدمة لإجراء العمليات الحسابية العددية المختلفة ومعالجة عناصر المصفوفة متعددة الأبعاد وأحادية البعد. تعد العمليات الحسابية التي تستخدم مصفوفات Numpy أسرع من مصفوفة Python العادية.

الحدود باستخدام CSS

يتم إنشاء حزمة NumPy بواسطة ترافيس أوليفانت في عام 2005 عن طريق إضافة وظائف الوحدة الرقمية إلى وحدة أخرى نوماراي . كما أنها قادرة على التعامل مع كمية هائلة من البيانات ومريحة مع مضاعفة المصفوفة وإعادة تشكيل البيانات.

محور الباندا

يمكن اعتبار كل من Pandas وNumPy مكتبة أساسية لأي عملية حسابية علمية، بما في ذلك التعلم الآلي نظرًا لبنيتهما البديهية وقدراتهما الحسابية المصفوفية عالية الأداء. تعد هاتان المكتبتان أيضًا أكثر ملاءمة لتطبيقات علوم البيانات.

الفرق بين الباندا و NumPy:

هناك بعض الاختلافات بين Pandas وNumPy المذكورة أدناه:

• ال الباندا تعمل الوحدة بشكل أساسي مع البيانات الجدولية، في حين أن NumPy تعمل الوحدة مع البيانات الرقمية.
• يوفر Pandas بعض المجموعات من الأدوات القوية مثل إطار البيانات و مسلسل التي تستخدم بشكل رئيسي لتحليل البيانات، بينما في NumPy تقدم الوحدة كائنًا قويًا يسمى مجموعة مصفوفة .
إنستاكارت، سيندغريد،و أبصر هي بعض الشركات الشهيرة التي تعمل على الباندا الوحدة النمطية، في حين NumPy يستخدم من قبل سويب ساوث .
• غطت الباندا التطبيق الأوسع لأنه مذكور في 73 مكدسات الشركة و 46 مكدسات المطورين، بينما في NumPy، 62 مكدسات الشركة و 32 ويجري ذكر مكدسات المطور.
• أداء NumPy أفضل من NumPy لـ 50 ألف صف أو أقل.
• أداء Pandas أفضل من NumPy لـ 500 ألف صف أو أكثر. بين 50 ألف إلى 500 ألف صف، يعتمد الأداء على نوع العملية.
• توفر مكتبة NumPy كائنات لمصفوفات متعددة الأبعاد، في حين أن Pandas قادرة على تقديم كائن جدول ثنائي الأبعاد في الذاكرة يسمى DataFrame.
NumPyيستهلك ذاكرة أقل بالمقارنة مع الباندا .
• فهرسة كائنات السلسلة بطيئة جدًا مقارنة بمصفوفات NumPy.

ويبين الجدول أدناه مخطط المقارنة بين الباندا و NumPy :