Python의 Panda와 NumPy+SciPy의 차이점은 무엇입니까?
둘 다 매우 비슷해 보이는데 어떤 패키지가 재무 데이터 분석에 더 도움이 될지 궁금합니다.
Panda는 NumPy를 기반으로 고급 데이터 조작 도구를 제공합니다.NumPy 자체는 MATLAB와 마찬가지로 상당히 낮은 수준의 툴입니다.반면 팬더는 풍부한 시계열 기능, 데이터 정렬, NA 친화적인 통계, 그룹비, 병합 및 결합 방법 및 기타 많은 편리한 기능을 제공합니다.그것은 최근 몇 년 동안 금융 어플리케이션에서 매우 인기를 끌고 있다.다음 책에는 판다를 이용한 재무 데이터 분석 전문 챕터를 게재할 예정입니다.
Numpy는 판다(및 사실상 Python의 모든 수치 도구)에 필요합니다.Scipy는 판다에게 엄격히 요구되지는 않지만 "선택적 의존관계"로 등록되어 있다.나는 판다가 Numpy나 Scipy의 대안이라고 말하지 않을 것이다.오히려 Python에서 수치 및 표 형식의 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 추가 도구입니다.팬더 데이터 구조를 사용할 수 있지만 Numpy 및 Scipy 함수를 자유롭게 사용하여 조작할 수 있습니다.
팬더는 테이블을 조작하는 훌륭한 방법을 제공합니다. 즉, Python에서 팬더에 데이터 프레임을 저장하기 쉽게 하고 통계를 계산할 수 있습니다.판다의 또 다른 장점은 다른 성질을 가진 일련의 레이어를 결합하고 그룹별 기능을 사용하여 결합할 수 있는 패널 클래스입니다.
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/11077023/what-are-the-differences-between-pandas-and-numpyscipy-in-python
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