Чем отличается работа с данными в Pandas от других библиотек?

Работа с данными в Pandas отличается от других библиотек тем, что она предназначена для работы как со структурированными, так и неструктурированными данными. workspace.ru

Некоторые другие особенности работы с данными в Pandas:

• Возможность работать с огромными объёмами данных, в том числе объединять их и разделять. practicum.yandex.ru
• Поддержка DataFrames — специальных объектов, которые позволяют эффективнее анализировать данные, превращая их в индексированные структурированные массивы. practicum.yandex.ru
• Принятие данных из множества источников: баз данных, таблиц Excel и других. practicum.yandex.ru Преобразование данных разных форматов в пригодные для анализа языком Python. practicum.yandex.ru
• Наличие методов для обработки отсутствующих значений в данных, функций для очистки данных (например, заполнение отсутствующих значений, преобразование типов данных, удаление дубликатов). workspace.ru
• Методы для манипулирования данными: слияние, объединение, группировка, агрегирование и изменение формы. workspace.ru
• Возможность интеграции с другими Python-библиотеками для расширения функциональности, например, NumPy, Matplotlib и Scikit-learn. workspace.ru

В отличие от других библиотек, Pandas не требует знаний линейной алгебры или умений работать с многомерными массивами (тензорами). python-school.ru