NumPy有著種種出色的特性(優化了Python計算過程)，其本身則難以獨支資料分析這座大廈，這是一方面是由於NumPy幾乎僅專注於陣列處理，另一方面則是資料分析牽涉到的資料特性眾多，需要處理各種表格和混雜資料，遠非純粹的陣列（NumPy）方便解決的，而這就是pandas發力的地方。

     Pandas名稱來源於panel data（面板資料），從而可見其要處理的資料是多維度的而非單維度.pandas 含有使資料清洗和分析工作變得更快更簡單的資料結構與操作工具。經常是和其他工具一起使用，如數值計算工具NumPy和SciPy，分析庫statsmodels與scikit-learn，以及資料視覺化庫matplotlib。

     其中NumPy則是構建pandas的基礎，後者大量借鑑了NumPy編碼風格。

     如果用做一餐飯來比喻，pandas於處理資料方面的功用則相當於將米洗好，將菜摘好洗好以及切好的過程，至於入鍋添油加醋，鍋鏟搗騰，做成一道菜則是依靠statsmodels、scikit-learn和matplotlib的功能。