Pandas, PySpark и Spark DataFrames отличаются по своим характеристикам и назначению:

1. Pandas — это библиотека на Python, которая позволяет работать с числовыми данными и временными рядами с помощью различных структур и операций. 1 Она подходит для небольших наборов данных, которые помещаются в память и требуют быстрых манипуляций с данными. 2
2. PySpark — это Python API для Apache Spark, мощного инструмента для обработки больших данных. 2 Он эффективен при работе с большими наборами данных, которые не помещаются в память или требуют распределённых вычислений. 2 Подходит для сложных задач, таких как машинное обучение, обработка графов и обработка потоков. 2
3. Spark DataFrames — это распределённые датафреймы, которые поддерживают параллелизацию и быстрее обрабатывают большие объёмы данных. 1 Они подходят для создания масштабируемых приложений. 1 В отличие от них, датафреймы Pandas не распределены. 1

Таким образом, выбор между этими инструментами зависит от конкретных задач и требований к производительности и масштабируемости.