Некоторые отличия библиотек Pandas и NumPy в анализе данных:

• Цель использования. 2 NumPy оптимизирован для числовых операций и работы с большими многомерными массивами, а Pandas больше подходит для манипуляций с данными, их очистки и анализа. 2
• Поддерживаемые типы данных. 1 NumPy по умолчанию работает с данными в форме матриц и массивов, так как ориентирован на числовые вычисления. 1 Pandas поддерживает работу с табличными данными, такими как CSV, листы Excel и другие. 1
• Использование в машинном и глубоком обучении. 1 Инструменты для машинного и глубокого обучения могут работать только с массивами NumPy, а серии и фреймы данных Pandas не подходят для этих целей. 1
• Производительность. 1 NumPy работает быстрее Pandas для 50 тысяч строк и менее, но производительность Pandas лучше, чем у NumPy, для 500 тысяч строк и более. 1
• Индексация. 1 По умолчанию строки данных проиндексированы в сериях и фреймах данных Pandas, в то время как в массивах NumPy индексация строк данных не включена. 1
• Основной язык. 1 Pandas использует в качестве базового языка R и предоставляет похожие функции, в то время как NumPy написан на языке программирования C и использует множество функций. 1
• Использование памяти. 1 По сравнению с Pandas, NumPy использует значительно меньше памяти. 1

Обе библиотеки важны для анализа данных, и выбор между ними зависит от конкретной задачи и опыта пользователя. 4