NumPy ndarrayとpandas DataFrameの使い分け

Question

NumPy ndarrayとpandas DataFrameは、どちらも以下のような共通してできることがありますが、
どう使い分けたらいいのかの指針がわかりません。
こういう時はこういう理由でこちらの方が良い、といった指針をご教授頂けたら幸いです。

・csv read/write
・行・列の抽出
・リストの連結
・ユニバーサル関数
・ソート
・etc.

Answer 1

一言でいえばndarrayは（数値）行列操作、DataFrameは表（テーブル）操作に向いています。

データに数値以外が含まれている場合は、一般的にDataFrameを使うのが自然だと思います。
たとえばDataFrameであれば、列が文字列や日付型の列にキーを設定してソートや集計など、SQLのような操作をすることができます。

参考：numpyのndarray、pandasのSeriesとDataFrameの使い分け

Answer 2

NumPy ndarrayとpandas DataFrameでは、出来ることが近いです。
行や列での操作がし易い、DataFrameを使うのが良いと思いますよ。
決められたサイズの行列を扱うとか、行列計算にしか使わないということであれば、ndarrayの方がメモリ効率が良く高速になると思います。