NumPy vs Pandas: Desencadeando o Poder do Python na Análise de Dados
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- Kana Mikami
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Python se tornou uma linguagem indispensável para a ciência de dados, não por suas próprias capacidades, mas pelo poder de suas bibliotecas especializadas em processamento numérico e de dados. Duas das mais proeminentes são o NumPy e o Pandas. Essas bibliotecas não são rivais, mas sim companheiras, cada uma com suas próprias características e casos de uso. Vamos mergulhar no mundo da análise de dados em Python com o NumPy e o Pandas, e entender como escolher a ferramenta certa para suas tarefas de dados.
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PyGWalker é um projeto Python de código aberto que pode ajudar a acelerar o fluxo de trabalho de análise e visualização de dados diretamente em ambientes baseados em Jupyter Notebook.
PyGWalker (opens in a new tab) transforma seu DataFrame do Pandas (ou DataFrame do Polars) em uma IU visual onde você pode arrastar e soltar variáveis para criar gráficos com facilidade. Basta usar o seguinte código:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Você pode executar o PyGWalker agora mesmo nestes notebooks online:
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Compreendendo o NumPy
O NumPy, abreviação de Numerical Python, foi lançado como um projeto de código aberto em 2005, com o objetivo de trazer a computação científica para Python. Ele foi baseado em dois pacotes anteriores, o Numeric e o Numarray, e sua força reside em sua capacidade de trabalhar com objetos de array multidimensionais.
import numpy as np
# Criando um array 2D no NumPy
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d)O NumPy fornece ferramentas para ordenar, pesquisar, filtrar e aplicar álgebra linear e transformadas de Fourier. Ele utiliza a biblioteca Basic Linear Algebra Subprogram (BLAS) e o pacote Linear Algebra PACKage (LAPACK) para potencializar suas capacidades de álgebra linear. Isso o torna uma ferramenta poderosa para lidar com grandes quantidades de dados de forma muito mais rápida do que as funções internas do Python.
O Poder do Pandas
Enquanto o NumPy se destaca na análise numérica e simulações, quando se trata de análise e manipulação de dados, trabalhando com uma ampla gama de fontes de dados, é aí que o Pandas se destaca.
O Pandas foi desenvolvido em 2008 por Wes McKinney, que buscava uma ferramenta poderosa e flexível para análise quantitativa de dados financeiros. Batizado com base nos dados de painel tridimensionais com os quais trabalha, o Pandas foi disponibilizado como código aberto no ano seguinte.
import pandas as pd
# Criando um DataFrame no Pandas
data = {'Nome': ['João', 'Ana', 'Pedro'],
'Idade': [28, 24, 33]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)O Pandas simplifica o processo de trabalho com dados, fornecendo métodos para carregar, remodelar, pivotar, mesclar e juntar dados. Ele também oferece ferramentas para lidar com dados ausentes. Ele se destaca no trabalho com dados tabulares, tornando-o uma escolha preferida para tarefas de análise de dados.
NumPy vs Pandas: Aprofundando-se
Explicando o NumPy
A funcionalidade central do NumPy gira em torno de seus objetos de array n-dimensional. Esses arrays são homogêneos, o que significa que todos os elementos são do mesmo tipo, geralmente inteiros ou números de ponto flutuante. Isso torna o NumPy especialmente útil para tarefas que requerem operações matemáticas em grandes conjuntos de dados.
Por exemplo, se você está trabalhando em um projeto que envolve simulações ou análise numérica, as arrays multidimensionais eficientes do NumPy e as funções matemáticas podem ser extremamente úteis. Ele também é uma ótima escolha para projetos que requerem integração com código C/C++ ou Fortran, pois o NumPy oferece interoperabilidade perfeita e rápida.
Explorando as Vantagens do Pandas
O Pandas, por outro lado, é projetado para trabalhar com estruturas de dados complexas e manipular dados. Ele fornece duas principais estruturas de dados: Series e DataFrame. Uma Series é um objeto semelhante a um array unidimensional que pode conter qualquer tipo de dado, enquanto um DataFrame é uma estrutura de dados rotulada bidimensional com colunas potencialmente de tipos diferentes.
O Pandas se destaca no momento de manipular e preparar dados. Ele oferece amplas capacidades para remodelar, fatiar, filtrar e agregar dados. Também é uma ótima ferramenta para lidar com dados de séries temporais. Se o seu projeto envolve análise de dados, limpeza de dados ou visualização de dados, o Pandas provavelmente é a ferramenta certa para o trabalho.
NumPy vs Pandas: Considerações de Desempenho
Embora o Pandas traga um pouco de sobrecarga devido aos seus recursos adicionais, ele também implementa várias funções otimizadas com C e Cython. Isso significa que, para conjuntos de dados muito grandes, algumas operações no Pandas podem ser mais rápidas do que suas equivalentes no NumPy.
No entanto, para conjuntos de dados menores ou tarefas que envolvem principalmente cálculos numéricos, o NumPy pode ser a escolha mais eficiente. Também vale ressaltar que, como o Pandas é construído em cima do NumPy, você geralmente pode usar as duas bibliotecas juntas, aproveitando as vantagens de cada uma conforme necessário.
NumPy vs Pandas: Escolhendo a Ferramenta Certa
O Pandas é construído em cima do NumPy, o que significa que a maioria dos métodos do NumPy está disponível por meio do Pandas. No entanto, isso também traz um pouco de sobrecarga em termos de desempenho e curva de aprendizado. As capacidades do Pandas têm um custo de complexidade. No entanto, ele implementa várias funções otimizadas com C e Cython, que podem ser mais rápidas que as equivalentes do NumPy para conjuntos de dados muito grandes.
O consenso geral parece ser começar com o NumPy e buscar os recursos que você provavelmente mais precisará. Se essa busca o levar ao Pandas, então aí está a sua resposta. Não se trata de escolher um em detrimento do outro, mas sim de escolher a ferramenta certa para a tarefa em questão.
Perguntas Frequentes
1. O Pandas é melhor que o NumPy?
Não se trata de um ser melhor do que o outro. Tanto o Pandas quanto o NumPy têm suas próprias vantagens. O NumPy é mais eficiente para operações numéricas em conjuntos de dados grandes, enquanto o Pandas é mais adequado para manipulação e análise de dados.
2. Posso usar NumPy e Pandas juntos?
Com certeza! Na verdade, como o Pandas é construído em cima do NumPy, você já está usando o NumPy quando está usando o Pandas. Você certamente pode usar as duas bibliotecas no mesmo projeto, aproveitando as vantagens de cada uma conforme necessário.
3. Devo aprender NumPy ou Pandas primeiro?
Geralmente, recomenda-se começar com o NumPy, pois ele fornece as estruturas de dados e operações fundamentais que o Pandas utiliza. Depois de se sentir confortável com o NumPy, você pode passar para o aprendizado do Pandas.