Diferencia entre Pandas VS NumPy

Pandas es una biblioteca de código abierto con licencia BSD escrita en lenguaje Python . Pandas proporciona estructuras de datos de alto rendimiento, rápidas y fáciles de usar, y herramientas de análisis de datos para manipular datos numéricos y series temporales. Pandas se basa en la biblioteca numpy yescrito en lenguajes como Python , Cython y C. En pandas, podemos importar datos de varios formatos de archivo como JSON, SQL, Microsoft Excel, etc.

Ejemplo:

# Importing pandas library
import pandas as pd
 
# Creating and initializing a nested list
age = [['Aman', 95.5, "Male"], ['Sunny', 65.7, "Female"],
       ['Monty', 85.1, "Male"], ['toni', 75.4, "Male"]]
 
# Creating a pandas dataframe
df = pd.DataFrame(age, columns=['Name', 'Marks', 'Gender'])
 
# Printing dataframe
df

Producción:

Numpy : Es la biblioteca fundamental de python, utilizada para realizar computación científica. Proporciona arreglos multidimensionales de alto rendimiento y herramientas para manejarlos. Una array numpy es una cuadrícula de valores (del mismo tipo) que están indexados por una tupla de enteros positivos, las arrays numpy son rápidas, fáciles de entender y brindan a los usuarios el derecho de realizar cálculos en las arrays.

Ejemplo:

# Importing Numpy package
import numpy as np
 
# Creating a 3-D numpy array using np.array()
org_array = np.array([[23, 46, 85],
                      [43, 56, 99],
                      [11, 34, 55]])
 
# Printing the Numpy array
print(org_array)

Producción:

a [23 46 85]
[43 56 99]
[11 34 55]]

La tabla de diferencias entre Pandas VS NumPy es la siguiente: