둘 다 매우 유사 해 보이며 어떤 패키지가 재무 데이터 분석에 더 도움이 될지 궁금합니다.
답변
팬더는 NumPy 위에 구축 된 고급 데이터 조작 도구를 제공합니다. NumPy 자체는 MATLAB과 비슷한 상당히 낮은 수준의 도구입니다. 반면 팬더는 풍부한 시계열 기능, 데이터 정렬, NA 친화적 인 통계, 그룹 별, 병합 및 조인 방법 및 기타 여러 편의를 제공합니다. 최근 몇 년 동안 금융 응용 프로그램에서 매우 인기가있었습니다. 다가오는 책에 팬더를 사용하여 재무 데이터 분석 전용 장을 만들 것입니다.
답변
Numpy는 팬더 (그리고 거의 모든 Python의 숫자 도구)에 필요합니다. Scipy는 팬더에게는 엄격하게 요구되지는 않지만 “선택적 종속성”으로 표시됩니다. 나는 팬더가 Numpy 및 / 또는 Scipy의 대안이라고 말하지 않을 것입니다. 오히려 파이썬에서 숫자 및 테이블 형식의 데이터로 작업하는보다 효율적인 방법을 제공하는 추가 도구입니다. 팬더 데이터 구조를 사용할 수 있지만 Numpy 및 Scipy 함수를 자유롭게 사용하여 조작 할 수 있습니다.
답변
Pandas는 비닝을 쉽게하고 ( Python의 팬더에서 데이터 프레임 비닝 ) 통계를 계산할 수 있으므로 테이블을 조작하는 좋은 방법을 제공합니다 . 팬더에서 좋은 또 다른 것은 다른 속성으로 일련의 레이어를 결합하고 그룹 별 함수를 사용하여 결합 할 수있는 Panel 클래스입니다.
