PythonのPandasとNumPy + SciPyの違いは何ですか？[閉まっている]

どちらも非常に似ているようで、財務データ分析にどのパッケージがより有益であるかについて知りたいです。

パンダは、NumPyの上に構築された高レベルのデータ操作ツールを提供します。NumPy自体は、MATLABと同様、かなり低レベルのツールです。一方、パンダは、豊富な時系列機能、データ調整、NAフレンドリーな統計、groupby、マージおよび結合メソッド、およびその他の多くの便利な機能を提供します。近年、金融アプリケーションで非常に人気があります。私の次の本には、パンダを使用した財務データ分析に特化した章があります。

Numpyは、パンダ（およびPythonの実質的にすべての数値ツール）に必要です。Scipyはパンダには厳密には必要ありませんが、「オプションの依存関係」としてリストされています。パンダがNumpyやScipyの代わりになるとは言いません。むしろ、これはPythonで数値および表形式のデータを操作するためのより合理的な方法を提供する追加のツールです。パンダのデータ構造を使用できますが、それらを操作するためにNumpy関数とScipy関数を自由に利用できます。

パンダは、ビニングを簡単にし（Pythonのパンダでデータフレームをビニングする）、統計を計算できるため、テーブルを操作するための優れた方法を提供します。パンダで素晴らしい他のことは、さまざまなプロパティを持つ一連のレイヤーを結合し、それをgroupby関数を使用して組み合わせることができるPanelクラスです。