Prima c'erano larry e structured/record arrays in NumPy, ma mi chiedo se sono più utilizzati con qualsiasi frequenza dato il rapido sviluppo del pacchetto pandas
. Venendo da R, rimango sempre bloccato a dover decomprimere gli array di record per modificare i valori da più colonne e riassegnarli nuovamente nella struttura, ma sono così contento che ora pandas
permetta questo per i suoi frame di dati. Mi chiedo se ci sono degli usi per i quali gli array di record sono ancora superiori (ha alcuni metodi utili che non ha lo pandas
)?L'oggetto DataFrame dei panda ha sostituito le altre alternative per tipi di dati eterogenei?
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A
risposta
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Ecco una buona spiegazione e semplice confronto tra i panda e array di dischi NumPy - Normalize/Standardize a numpy recarray
Wow, ho completamente dimenticato ho fatto una domanda simile in precedenza. http://stackoverflow.com/questions/12052067/if-i-use-python-pandas-is-there-any-need-for-structured-arrays. Sono stato un programmatore poco frequente in questi giorni. – hatmatrix