Pandas 和 NumPy 都是 Python 中非常流行的库，它们都用于处理和操作数据。然而，它们之间存在一些关键差异，主要体现在数据结构和功能上。
1. 数据结构：
• NumPy 提供了一个名为 ndarray 的高性能多维数组对象。它允许您执行各种数值计算，如矩阵运算、线性代数操作、统计计算等。NumPy 数组具有固定的数据类型，如整数、浮点数或复数。这使得 NumPy 在处理大型数值数据时非常高效。
• Pandas 基于 NumPy 构建，提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。Series 是一种一维的、类似于数组的数据结构，可以存储不同类型的数据（包括不同于 NumPy 数组的非数值类型）。DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，可以存储具有不同数据类型的列。Pandas 提供了许多用于操作和分析表格数据的功能，如数据清洗、缺失值处理、数据合并和连接等。
2. 功能：
• NumPy 主要关注数值计算和数组操作。它提供了大量用于数学运算、线性代数、傅里叶分析等的函数。它非常适合处理大型数值数据，但在处理表格数据和复杂数据结构时可能不那么直观。
• Pandas 是专门用于数据处理和分析的库。它提供了丰富的功能，用于读取和写入不同格式的文件（如 CSV、Excel、JSON 等）、数据清洗、数据筛选、分组、排序、时间序列分析等。Pandas 适合处理各种类型的数据，包括表格数据、时间序列数据和混合类型数据。
总的来说，NumPy 和 Pandas 都是 Python 中非常有用的库，但它们关注的领域不同。NumPy 更关注数值计算和数组操作，而 Pandas 更关注数据处理和分析。在实际应用中，它们通常会一起使用，以充分利用各自的优点。
