Python figure parmi les langages les plus adaptés et les plus utilisés dans le monde du Big Data, avec Scala et Java. Ce choix est dû à plusieurs raisons, notamment la facilité d’appréhension de ce langage, sa flexibilité, sa scalabilité et sa performance. Les travailleurs de la data science et du domaine scientifique en général apprécient également Python, car celui-ci propose de nombreux modules. NumPy et Pandas sont sans doute les plus populaires d’entre eux.
Toutefois, une question survient fréquemment : lequel choisir pour le traitement des données Big Data ? Dans cet article, nous allons découvrir ces deux bibliothèques afin que l’on puisse savoir laquelle est la mieux adaptée dans ce cas d’usage.
Avant de débuter cette comparaison, voyons tout d’abord leurs définitions respectives. Nous savons déjà que ce sont des modules Python, mais développons cela dans les prochains paragraphes.
NumPy ou Numerical Python est une bibliothèque Python développée par Travis Oliphant en 2005 à partir de deux packages nommés Numeric et Numarray. Elle est maintenant open source, ce qui veut dire que son développement inclut plusieurs autres contributeurs.
Il s’agit exactement d’une bibliothèque principalement orientée vers les opérations scientifiques, mathématiques et logiques appliquées au tableaux et matrices multidimensionnels. C’est pour cette raison qu’elle est très populaire dans le domaine de la Data Science, de la mathématique et de l’ingénierie.
Elle propose de nombreuses fonctions et modules Python permettant de traiter ces tableaux et matrices. Elle offre également une puissante structure de données afin que ce traitement s’effectue plus rapidement et plus efficacement qu’en utilisant une liste Python de base.
NumPy est facile à utiliser, donc que l’on soit un débutant ou un scientifique aguerri, on peut tout à fait l’utiliser dans un projet de développement ou de recherche dans ce domaine.
L’API NumPy est utilisée dans de nombreux autres packages tels que Matplotlib, Seaborn, SciPy, Scikit-learn ou encore Pandas que nous allons également aborder dans cet article. Elle s’intègre également avec d’autres langages comme C, C++ et Fortran.
Pandas quant à elle, a été développé par Wes McKinney en 2008. Elle est devenue open source vers la fin de l’année 2009 afin d’inclure plusieurs autres contributeurs dont Chang She qui est maintenant le deuxième contributeur majeur. Son nom est l’abréviation de “Panel Data” qui englobe un ensemble de données multidimensionnelles comprenant des observations pendant de multiples périodes. Pandas est également l’acronyme de “Python Data Analysis”.
C’est une bibliothèque Python conçue spécialement pour manipuler des données volumineuses de manière simple, intuitive et rapide. Elle permet d’effectuer plusieurs tâches lors du traitement des données à savoir le chargement, la restructuration, le nettoyage, la modélisation et l’analyse.
C’est également un outil très utilisé lors de la transformation des données non structurées afin de les rendre plus accessibles. Cela veut dire entre autres que Pandas est plus adaptée au traitement de données structurées tels que les tableaux, les matrices et les séries.
Comme nous l’avons brièvement énoncé, Pandas s’appuie sur la bibliothèque NumPy qui est aussi un puissant module Python. C’est l’une des raisons qui fait qu’elle est très populaire dans le domaine du Big Data et de la Machine Learning. En plus de cela, elle fonctionne en parfaite adéquation avec d’autres bibliothèques Python telles que SciPy, Matplotlib ou encore Scikit-Learn.
Chacune de ces deux bibliothèques possèdent des fonctionnalités intéressantes ainsi que des bases sur lesquelles elles se reposent. Nous allons découvrir tout cela dans les deux prochaines sections.
Tous les traitements effectués dans NumPy sont basés sur des objets appelés “ndarrays” ou “ndimensional arrays”. Il s’agit d’un objet tableau à plusieurs dimensions sur lequel on applique toutes les méthodes relatives aux opérations à effectuer. Un objet ndarray est homogène, c’est-à-dire que tous les éléments qu’il contient doivent être du même type. Ces éléments sont tous des objets de type objet appelé “dtype” dans NumPy.
Il existe différentes manières de créer un ndarray : soit à partir d’un tableau vide, d’un tableau rempli de zéro, d’une séquence aléatoire fourni par Python ou encore à partir d’une série de données sous forme d’objet dtype.
Grâce à cette structure puissante fournie par NumPy, on peut effectuer plusieurs opérations telles que :
Il y a deux structures de base qui sont utilisées lors de tous les traitements de données avec Pandas : les DataFrames et les Séries.
Une série est un tableau unidimensionnel pouvant contenir tous types de données tels que des valeurs scalaires, des ndarray NumPy, des listes, des tuples, ou encore des dictionnaires.
Chaque axe d’une série est étiqueté à l’aide de ce que l’on appelle un index. L’index peut être de type numérique ou autre et il n’a pas besoin d’être unique, son type doit juste être hachable.
Pour créer une série Pandas, on peut directement charger des données venant d’une base de données SQL, d’un fichier Excel, CSV ou JSON.
Et un DataFrame est la structure de données qui fait vraiment la force de Pandas. Il s’agit d’une structure bidimensionnelle, c’est-à-dire qu’il est formé de lignes et de colonnes indexées, comme un tableau.
Il peut contenir des données de plusieurs formats différents, que ce soit des dictionnaires de données, des séries, des ndarray NumPy ou même d’autres DataFrames. Ainsi, comme c’est le cas de la série, il peut être créé à partir d’un fichier CSV, Excel, JSON ou d’une base de données SQL.
Les DataFrames fournis par Pandas peuvent être renvoyés comme input pour la visualisation avec Matplotlib ou encore pour l’apprentissage automatique avec Scikit-Learn. Ils facilitent également le nettoyage et le filtrage des données afin d’effectuer des statistiques et autres opérations de ce type.
Que ce soit NumPy ou Pandas, elles offrent plusieurs avantages pour le traitement des données volumineuses et des données scientifiques. Voyons donc les points forts de ces deux modules.
Tout d’abord, grâce à l’utilisation de la structure de données ndarray, le traitement des tableaux et des matrices multidimensionnels est beaucoup plus rapide comparé à l’utilisation de la liste traditionnelle de Python. Les tableaux NumPy sont 50 fois plus rapides que cette dernière.
Et vu que l’on utilise fréquemment ce type de structure dans le Big Data et dans la Machine Learning, le travail des personnes œuvrant dans ces domaines est d’autant plus simplifié. En effet, on peut utiliser NumPy lors de l’analyse des données et dans les projets comportant de nombreuses opérations mathématiques et logiques comme l’apprentissage automatique.
La vitesse de NumPy est également due au fait qu’elle a été principalement écrite en C pour le développement en Python. En plus, l’utilisation des ndarray économise de façon conséquente les ressources disponibles, car elles sont moins gourmandes que les listes Python, ce qui facilite également leurs accès.
NumPy propose une large panoplie de fonctions visant à faciliter le traitement des tableaux à n dimension. Et elle s’intègre parfaitement à d’autres outils et langages de programmation, ce qui élargit grandement le nombre de possibilités que l’on possède en l’utilisant.
Le fait qu’elle soit open source, gratuite et facile à utiliser est aussi un avantage à ne pas négliger. Elle est donc accessible à tout le monde, que l’on soit débutant ou expérimenté.
Nous avons vu un peu plus haut que l’on utilise NumPy à l’intérieur de cette bibliothèque. Cela veut dire que presque tous les avantages que nous venons de citer ci-dessus sont également valables lorsque l’on utilise Pandas. C’est-à-dire que l’on bénéficie d’une grande vitesse et d’une facilité d’utilisation lors des traitements d’une énorme quantité de données.
Mais, en plus de cela, grâce à l’utilisation des DataFrames et des Séries, Pandas offre une représentation plus adaptée à l’analyse de données, ce qui permet de mieux se concentrer sur les parties fondamentales du traitement.
Elle prend également en charge différents formats de données et uniformise ainsi ces dernières en cas de manque ou de divergence de formats. On peut donc opérer sur différents domaines comme la finance, le commerce, la recherche, les hautes études, etc.
La documentation de Pandas est très complète et claire. Par ailleurs, le fait qu’elle soit open source permet à sa communauté de grandir constamment, ce qui est un avantage non négligeable en cas de blocage.
La réponse à cette question dépend de l’objectif du projet. Malgré qu’elles soient très populaires dans le domaine du traitement de données avec Python, elles présentent cependant quelques différences, comme on a pu le remarquer tout le long de cet article.
En effet, Pandas couvre plus de type de données (numérique, alphabétique et hétérogène) de façon simultanée tandis que NumPy se concentre plus sur les données de type numérique. Pandas utilise les DataFrames et les Séries lors du traitement et NumPy s’appuie sur les tableaux multidimensionnels appelés Ndarrays.
Lorsque l’ensemble des lignes de données ne dépassent pas cinquante mille, NumPy est plus performante et pour Pandas, c’est au-delà de cinq cent mille lignes qu’elle l’est. La performance à l’intérieur de cet intervalle va dépendre du traitement à faire.
Par contre, NumPy est moins gourmande en termes de ressource par rapport à Pandas.
Maintenant, c’est à chacun de choisir en fonction des données que l’on possède, du traitement à effectuer et des résultats attendus.
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