Pandas和NumPy是两个在Python中广泛使用的数据处理和分析库。它们在功能和用途上有一些区别，下面是它们的比较：

　　1. 数据结构：

　　- NumPy主要提供了多维数组对象(ndarray)，用于存储和处理数值数据。

　　- Pandas则引入了两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series是一维标签化数组，类似于带有标签的数组或列表。DataFrame是一个二维的表格数据结构，类似于数据库中的表格或Excel中的电子表格。

　　2. 功能和应用：

　　- NumPy提供了丰富的数值计算和操作功能，包括矩阵运算、线性代数运算、随机数生成等。它主要用于数值计算、科学计算和数值模拟等领域。

　　- Pandas则专注于数据处理和数据分析。它提供了大量的数据操作、过滤、合并、排序、分组等功能，以及数据清洗、转换、统计分析等常用操作。Pandas在数据清洗、处理、分析和可视化等方面提供了更高级和便捷的工具。

　　3. 数据处理效率：

　　- NumPy是基于C语言编写的，底层操作是通过高度优化的C代码实现的，因此在处理大规模数据时具有较高的性能和效率。

　　- Pandas是建立在NumPy之上的，尽管它提供了更高级的数据结构和操作功能，但在处理大规模数据时，由于涉及更多的功能和复杂性，相比NumPy可能会有一些性能上的损失。

　　4. 数据处理表达性：

　　- Pandas提供了更灵活、直观和表达性强的接口，使得数据的处理、操作和分析更加方便和可读性更高。它支持基于标签的索引、切片和过滤，使得代码可读性更强，也更符合人类思维习惯。

　　- NumPy则更加注重底层数据的处理和数值计算，更适合对数据进行数值运算和数学操作。

　　总体而言，NumPy适合于处理数值计算和科学计算问题，而Pandas适合于数据处理、数据清洗和数据分析。它们通常在数据科学、机器学习、数据挖掘等领域中一起使用，相互补充，提供了丰富的工具和功能来处理和分析数据。