NumPy vs Pandas : Libérez la puissance de Python dans l'analyse de données
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- Kana Mikami
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Python est devenu un langage de prédilection pour la science des données, non pas en raison de ses propres capacités, mais grâce à la puissance de ses bibliothèques spécialisées dans le traitement numérique et de données. Deux des plus importantes sont NumPy et Pandas. Ces bibliothèques ne sont pas rivales, mais plutôt complémentaires, chacune ayant ses propres forces et cas d'utilisation. Plongeons dans le monde de l'analyse de données Python avec NumPy et Pandas, et comprenons comment choisir le bon outil pour vos tâches de données.
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pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Vous pouvez exécuter PyGWalker dès maintenant avec ces notebooks en ligne :
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Comprendre NumPy
NumPy, qui signifie Numerical Python, a été publié en tant que projet open source en 2005 dans le but d'apporter le calcul scientifique à Python. Il était basé sur deux packages antérieurs, Numeric et Numarray, et sa force réside dans sa capacité à travailler avec des objets de tableaux multi-dimensionnels.
import numpy as np
# Création d'un tableau 2D avec NumPy
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d)NumPy fournit des outils de tri, de recherche, de filtrage et d'application de l'algèbre linéaire et des transformations de Fourier. Il exploite les bibliothèques Basic Linear Algebra Subprogram (BLAS) et Linear Algebra PACKage (LAPACK) pour accélérer ses capacités en algèbre linéaire. Cela en fait un outil puissant pour manipuler de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement que les fonctions intégrées de Python.
La puissance de Pandas
Tandis que NumPy excelle dans l'analyse numérique et les simulations, en ce qui concerne l'analyse et la manipulation de données, en travaillant avec une large gamme de sources de données, c'est là que Pandas brille.
Pandas a été développé en 2008 par Wes McKinney, qui cherchait un outil puissant et flexible pour l'analyse quantitative des données financières. Nommé d'après les données PANel en trois dimensions avec lesquelles il fonctionne, Pandas est devenu open source l'année suivante.
import pandas as pd
# Création d'un DataFrame avec Pandas
data = {'Nom': ['John', 'Anna', 'Peter'],
'Âge': [28, 24, 33]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)Pandas simplifie le processus de travail avec les données en fournissant des méthodes pour charger, remodeler, pivoter, fusionner et joindre les données. Il offre également des outils pour traiter les données manquantes. Il excelle dans le travail avec les données tabulaires, ce qui en fait un choix privilégié pour les tâches d'analyse de données.
NumPy vs Pandas : Plongée plus profonde
Explication de NumPy
La fonctionnalité principale de NumPy tourne autour de ses objets de tableaux n-dimensionnels. Ces tableaux sont homogènes, ce qui signifie que tous les éléments sont du même type, généralement des entiers ou des nombres en virgule flottante. Cela rend NumPy particulièrement utile pour les tâches qui nécessitent des opérations mathématiques sur de grands ensembles de données.
Par exemple, si vous travaillez sur un projet qui implique des simulations ou une analyse numérique, les tableaux multidimensionnels et les fonctions mathématiques efficaces de NumPy peuvent être extrêmement utiles. C'est également un excellent choix pour les projets qui nécessitent une intégration avec du code C/C++ ou Fortran, car NumPy offre une interopérabilité fluide et rapide.
Explorer les forces de Pandas
Pandas, en revanche, est conçu pour travailler avec des structures de données complexes et manipuler des données. Il fournit deux structures de données clés : Series et DataFrame. Une Series est un objet de type tableau unidimensionnel qui peut contenir n'importe quel type de données, tandis qu'un DataFrame est une structure de données labellisée bidimensionnelle avec des colonnes potentiellement de types différents.
Pandas brille lorsqu'il s'agit de nettoyer et de préparer les données. Il offre des capacités étendues pour remodeler, découper, agréger et réorganiser les données. C'est également un excellent outil pour traiter les données de séries chronologiques. Si votre projet implique l'analyse de données, le nettoyage des données ou la visualisation des données, Pandas est probablement le bon outil pour le travail.
NumPy vs Pandas : Considérations de performance
Bien que Pandas engendre une surcharge en raison de ses fonctionnalités supplémentaires, il implémente également un certain nombre de fonctions optimisées avec C et Cython. Cela signifie que, pour des ensembles de données très volumineux, certaines opérations dans Pandas peuvent en réalité être plus rapides que leurs équivalents NumPy.
Cependant, pour des ensembles de données plus petits ou des tâches qui impliquent principalement des calculs numériques, NumPy peut être le choix le plus efficace. Il est également bon de noter que puisque Pandas est construit sur NumPy, vous pouvez souvent utiliser les deux bibliothèques ensemble, en tirant parti des points forts de chacune selon les besoins.
NumPy vs Pandas : Choisir le bon outil
Pandas est construit sur NumPy, ce qui signifie que la plupart des méthodes de NumPy sont disponibles via Pandas. Cependant, cela engendre également une surcharge en termes de performances et de courbe d'apprentissage. Les capacités de Pandas ont un coût en termes de complexité. Pourtant, il implémente un certain nombre de fonctions optimisées avec C et Cython, qui peuvent être plus rapides que l'équivalent NumPy pour des ensembles de données très volumineux.
Le consensus général semble être de commencer par NumPy et de rechercher les fonctionnalités dont vous êtes le plus susceptible d'avoir besoin. Si cette recherche vous mène à Pandas, alors voilà votre réponse. Il ne s'agit pas de choisir l'un par rapport à l'autre, mais plutôt de choisir le bon outil pour la tâche en question.
Questions fréquemment posées
1. Est-ce que Pandas est meilleur que NumPy ?
Il ne s'agit pas de savoir lequel est meilleur que l'autre. Pandas et NumPy ont chacun leurs propres forces. NumPy est plus efficace pour les opérations numériques sur de grands ensembles de données, tandis que Pandas est plus adapté à la manipulation et à l'analyse des données.
2. Puis-je utiliser NumPy et Pandas ensemble ?
Absolument ! En fait, puisque Pandas est construit sur NumPy, vous utilisez déjà NumPy lorsque vous utilisez Pandas. Vous pouvez certainement utiliser les deux bibliothèques dans le même projet, en tirant parti des points forts de chacune selon les besoins.
3. Devrais-je apprendre NumPy ou Pandas en premier ?
Il est généralement recommandé de commencer par NumPy, car il fournit les structures de données et les opérations fondamentales sur lesquelles Pandas s'appuie. Une fois que vous êtes à l'aise avec NumPy, vous pouvez passer à l'apprentissage de Pandas.