Ich bin ein Anfänger in dieser Art von Dingen, aber habe in letzter Zeit definitiv beide verwendet. Die Wahrheit ist, dass sie sehr vergleichbar scheinen, aber es gibt weit mehr Dokumentationen, Stack Overflow-Fragen usw. zu Pandas, also würde ich ihm einen leichten Vorteil geben. Lass dich jedoch nicht davon entmutigen, denn Julia hat einige erstaunliche Funktionen, die ich erst beginne zu verstehen. Bei großen Datensätzen, sagen wir über ein paar Gigabyte, sind beide Pakete ziemlich langsam, aber wieder scheint Pandas einen leichten Vorteil zu haben (meinen Benchmark würde ich keineswegs als endgültig betrachten). Ohne ein genaueres Verständnis davon, was du erreichen möchtest, ist es für mich schwer vorstellbar, unter welchen Umständen du überhaupt eine Pandas-Funktion aufrufen möchtest, während du mit einem Julia DataFrame arbeitest oder umgekehrt. Es sei denn, du machst etwas ziemlich cerebrales oder arbeitest mit wirklich großen Datensätzen, sehe ich keinen großen Fehler bei beiden. Wenn du sagst "die Daten ausgeben", was meinst du? Könntest du nicht das Pandas-Datenobjekt in eine Datei schreiben und dann diese Datei in einem Julia DataFrame öffnen/manipulieren (wie du erwähnst)? Wieder, es sei denn, du hast eine wirklich gute Maschine, das Einlesen von Gigabytes an Daten in Pandas oder einem Julia DataFrame ist mühsam und kann unverhältnismäßig langsam sein.
