PandasとNumPyは、Pythonにおけるデータ処理と数値計算のための二つの重要なライブラリです。それぞれが異なる特徴と用途を持ち、データサイエンスや機械学習の分野で広く使われています。ここでは、その主な違いについて紹介します。
まず、NumPy（Numerical Pythonの略）は、多次元配列を扱うためのライブラリです。このライブラリは数値計算を高速に行うことができるように設計されており、ベクトルや行列の演算、統計処理、線形代数計算などに優れています。NumPyの配列（numpy.ndarray）は、同一のデータ型を持つ要素から構成され、この一貫性が高速な計算を可能にします。
一方、Pandasはデータ分析を容易にするためのライブラリです。主に、ラベル付きのデータ構造を提供し、データの操作や分析、クリーニング、探索などを効率的に行うことができます。Pandasの主なデータ構造には「DataFrame」と「Series」があります。DataFrameは二次元の表形式のデータ構造で、異なるデータ型の列を持つことができます。Seriesは一次元の配列ですが、DataFrameの各列と同様に異なるデータ型を扱うことができます。
Pandasは内部的にNumPyを利用しており、そのためNumPyの機能を直接または間接的に使用することが多いですが、Pandasの最大の特徴はそのデータ操作の機能にあります。例えば、欠損データの扱い、時系列データの操作、データフレーム間の結合やマージ、条件に基づくデータの選択、集約操作など、データ分析に必要な豊富な機能を提供します。
簡単に言うと、NumPyは数値計算の基盤となるライブラリで、高速な配列操作を得意としています。Pandasはこれをさらに拡張し、複雑なデータ操作と分析を簡単に行えるようにするツールを提供します。そのため、データ分析や機械学習のプロジェクトでは、これら二つのライブラリを併用することが一般的です。NumPyが提供する効率的な数値計算機能を背景に、Pandasはデータをより扱いやすくする多様な機能を提供しています。
