[판다스] Pandas vs Numpy

NumPy와 Pandas는 데이터 과학 및 수치 계산 프로젝트에서 매우 인기 있는 두 가지 Python 라이브러리이다. 각각의 라이브러리는 데이터 처리와 분석을 위해 고유한 기능과 장점을 제공한다.

이들의 주요 장단점을 살펴본다. Numpy 장단점 장점: 성능: NumPy는 내부적으로 C로 구현되어 있어 대규모 배열과 행렬 연산에 대해 매우 빠른 성능을 제공한다.

메모리 효율성: 고정 타입의 다차원 배열을 사용하여 메모리 사용을 최적화한다. 범용성: 수학, 과학, 공학 계산을 위한 다양한 함수를 제공한다.

단점: 유연성 부족: Pandas에 비해 데이터 조작 및 분석 기능이 제한적이다. 데이터 구조: 단순한 배열 위주의 데이터 구조로, 복잡한 데이터 조작이나 분석에는 제한적일 수 있다.

Pandas 장단점 장점: 데이터 조작 및 분석: 풍부한 데이터 조작 기능을 제공하여 복잡한 데이터 분석 작업을 용이하게 한다. 데이터 구조: DataFrame과 Series와 같은 높은 수준의 데이...

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