Python'da Pandalar ve NumPy + SciPy arasındaki farklar nelerdir? [kapalı]

195

İkisi de fazlasıyla benzer görünüyor ve finansal veri analizi için hangi paketin daha faydalı olacağını merak ediyorum.

— piRSquared
kaynak

Yanıtlar:

314

pandalar NumPy üzerine inşa edilmiş üst düzey veri işleme araçları sağlar. NumPy, MATLAB'a benzer, oldukça düşük seviyeli bir araçtır. pandalar ise zengin zaman serisi işlevselliği, veri hizalama, NA dostu istatistikler, gruplama, birleştirme ve birleştirme yöntemleri ve daha birçok kolaylık sağlar. Son yıllarda finansal uygulamalarda çok popüler oldu. Gelecek kitabımda pandaları kullanarak finansal veri analizine ayrılmış bir bölümüm olacak.

— Wes McKinney
kaynak

217

Pandaların birincil yazarı olduğunuzu söylemelisiniz. :) Söz konusu kitap: shop.oreilly.com/product/0636920023784.do

— Yktula

Pandacanın etkili sözlükler sunarken numpy'nin öncelikle etkili diziler sağladığını söylemek adil olur mu? (Her iki durumda da, serbest formdan ziyade tutarlı veri türüyle sınırlıdır.) Bana göre (şimdi şimdi bakmaya başlıyorum), bu altta yatan fark olarak dikkat çekiyor: etiketle eşleştirilmiş verilerin işlenmesi (1d aka dicts ve 2d aka tablolar). Bu nedenle veri hizalama, birleştirme vb. Mümkün olur , ancak bu temel farkı fark etmeyen insanlar için bunların ne anlama geldiği bile açık değildir (örneğin, iki numpy dizisinin "veri hizalaması" nedir?).

— Brandyn

aptalca bir soru olabilir ama NA-friendly statisticscevabınızda bahsedilen ne demek istiyorsun .

— Adil Abbasi

Bence, eksik veriler (NA, "Kullanılamaz") dikkate alınarak istatistiklere atıfta bulunur

— user1319128

Soğuk iş parçacığı, ancak performans farklılıkları örneğin numpy'de karmaşık bir işlemdir, ancak pandalarda sözdizimsel olarak basitleştirilmiştir? Üst düzey, kolay sözdizimi yoluna gitmenin bir performans maliyeti var mı?

— 3pitt

Numpy, pandalar (ve Python için neredeyse tüm sayısal araçlar tarafından) gereklidir. Scipy, pandalar için kesinlikle gerekli değildir, ancak "isteğe bağlı bağımlılık" olarak listelenir. Pandaların Numpy ve / veya Scipy'e bir alternatif olduğunu söyleyemem. Daha ziyade, Python'daki sayısal ve tablo verileriyle daha akıcı bir çalışma yöntemi sağlayan ekstra bir araçtır. Panda veri yapılarını kullanabilir, ancak bunları manipüle etmek için Numpy ve Scipy işlevlerini özgürce kullanabilirsiniz.

— BrenBarn
kaynak

Pandalar, binmeyi kolaylaştırabileceğiniz ( Python'daki pandalara bir veri çerçevesi binmek ) ve istatistikleri hesaplayabileceğiniz için tabloları manipüle etmek için harika bir yol sunar . Pandalarda harika olan bir diğer şey, farklı özelliklere sahip katman serilerine katılabileceğiniz ve groupby işlevini kullanarak birleştirebileceğiniz Panel sınıfıdır.

— iury simoes-sousa
kaynak