NumPy vs Pandas: Desatando el Poder de Python en el Análisis de Datos
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- Kana Mikami
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Python se ha convertido en un lenguaje imprescindible para la ciencia de datos, no debido a sus propias capacidades, sino gracias al poder de sus bibliotecas especializadas en el procesamiento numérico y de datos. Dos de las más prominentes son NumPy y Pandas. Estas bibliotecas no son rivales, sino compañeras, cada una con sus propias fortalezas y casos de uso. Sumergámonos en el mundo del análisis de datos en Python con NumPy y Pandas, y comprendamos cómo elegir la herramienta adecuada para tus tareas de datos.
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PyGWalker (opens in a new tab) convierte tu DataFrame de Pandas (o DataFrame de Polars) en una interfaz de usuario visual donde puedes arrastrar y soltar variables para crear gráficos con facilidad. Simplemente usa el siguiente código:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Puedes ejecutar PyGWalker ahora mismo en estos cuadernos en línea:
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Comprendiendo NumPy
NumPy, abreviatura de Numerical Python, se lanzó como proyecto de código abierto en 2005 con el objetivo de llevar la computación científica a Python. Se basaba en dos paquetes anteriores, Numeric y Numarray, y su fortaleza radica en su capacidad para trabajar con objetos de matrices multidimensionales.
import numpy as np
# Creación de una matriz 2D en NumPy
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d)NumPy proporciona herramientas para ordenar, buscar, filtrar y aplicar álgebra lineal y transformadas de Fourier. Aprovecha Basic Linear Algebra Subprogram (BLAS) y Linear Algebra PACKage (LAPACK) para potenciar sus capacidades de álgebra lineal. Esto lo convierte en una potente herramienta para manejar grandes cantidades de datos mucho más rápido que las funciones incorporadas de Python.
El Poder de Pandas
Mientras que NumPy destaca en el análisis y las simulaciones numéricas, cuando se trata de análisis y manipulación de datos, trabajando con una amplia gama de fuentes de datos, ahí es donde Pandas brilla.
Pandas fue desarrollado en 2008 por Wes McKinney, quien buscaba una herramienta poderosa y flexible para el análisis cuantitativo de datos financieros. Nombrado así por los datos de panel tridimensionales con los que trabaja, Pandas se hizo de código abierto al año siguiente.
import pandas as pd
# Creación de un DataFrame en Pandas
data = {'Nombre': ['Juan', 'Ana', 'Pedro'],
'Edad': [28, 24, 33]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)Pandas simplifica el proceso de trabajo con datos al proporcionar métodos para cargar, remodelar, pivotar, fusionar y unir datos. También ofrece herramientas para manejar datos faltantes. Destaca en el trabajo con datos tabulares, lo que lo convierte en la elección preferida para tareas de análisis de datos.
NumPy vs Pandas: Profundizando
Explicación de NumPy
La funcionalidad principal de NumPy gira en torno a sus objetos de matrices n-dimensionales. Estas matrices son homogéneas, lo que significa que todos los elementos son del mismo tipo, generalmente enteros o números de punto flotante. Esto hace que NumPy sea especialmente útil para tareas que requieren operaciones matemáticas en conjuntos de datos grandes.
Por ejemplo, si estás trabajando en un proyecto que implica simulaciones o análisis numérico, las matrices multidimensionales eficientes de NumPy y las funciones matemáticas pueden ser extremadamente útiles. También es una gran elección para proyectos que requieren integración con código C/C++ o Fortran, ya que NumPy proporciona interoperabilidad sin problemas y rápida.
Explorando las Fortalezas de Pandas
Por otro lado, Pandas está diseñado para trabajar con estructuras de datos complejas y manipular datos. Proporciona dos estructuras de datos clave: Series y DataFrame. Una Serie es un objeto similar a una matriz unidimensional que puede contener cualquier tipo de datos, mientras que un DataFrame es una estructura de datos etiquetada bidimensional con columnas potencialmente de diferentes tipos.
Pandas destaca cuando se trata de manipulación y preparación de datos. Proporciona amplias capacidades para remodelar, dividir, cortar y agregar datos. También es una excelente herramienta para manejar datos de series temporales. Si tu proyecto involucra análisis de datos, limpieza de datos o visualización de datos, es probable que Pandas sea la herramienta adecuada para el trabajo.
NumPy vs Pandas: Consideraciones de Rendimiento
Si bien Pandas tiene un poco de sobrecarga debido a sus características adicionales, también implementa varias funciones optimizadas con C y Cython. Esto significa que, para conjuntos de datos muy grandes, algunas operaciones en Pandas pueden ser más rápidas que sus equivalentes en NumPy.
Sin embargo, para conjuntos de datos más pequeños o tareas que implican principalmente cálculos numéricos, NumPy puede ser la opción más eficiente. También vale la pena destacar que dado que Pandas se construye sobre NumPy, a menudo se pueden utilizar las dos bibliotecas juntas, aprovechando las fortalezas de cada una según sea necesario.
NumPy vs Pandas: Elegir la herramienta adecuada
Pandas se construye sobre NumPy, lo que significa que la mayoría de los métodos de NumPy están disponibles a través de Pandas. Sin embargo, esto también representa una sobrecarga en términos de rendimiento y curva de aprendizaje. Las capacidades de Pandas tienen un costo de complejidad. Sin embargo, implementa varias funciones optimizadas con C y Cython, que pueden ser más rápidas que el equivalente de NumPy para conjuntos de datos muy grandes.
El consenso general parece ser comenzar con NumPy y buscar las características que es más probable que necesite. Si esa búsqueda te lleva a Pandas, entonces ahí está tu respuesta. No se trata de elegir uno sobre el otro, sino más bien de elegir la herramienta adecuada para la tarea en cuestión.
Preguntas frecuentes
1. ¿Es Pandas mejor que NumPy?
No se trata de que uno sea mejor que el otro. Tanto Pandas como NumPy tienen sus propias fortalezas. NumPy es más eficiente para operaciones numéricas en conjuntos de datos grandes, mientras que Pandas es más adecuado para la manipulación y análisis de datos.
2. ¿Puedo usar NumPy y Pandas juntos?
¡Absolutamente! De hecho, dado que Pandas se construye sobre NumPy, ya estás utilizando NumPy cuando usas Pandas. Ciertamente puedes usar ambas bibliotecas en el mismo proyecto, aprovechando las fortalezas de cada una según sea necesario.
3. ¿Debería aprender NumPy o Pandas primero?
En general, se recomienda comenzar con NumPy, ya que proporciona las estructuras de datos y operaciones fundamentales sobre las que Pandas se basa. Una vez que te sientas cómodo con NumPy, puedes pasar a aprender Pandas.