根据基准

• 对于较小的数据集（< 1K行），CSV加载数据的速度更快
• 对于较大的数据集，Pandas的速度要快几倍

Code to Generate Benchmarks
Benchmarks

1.' csv '是一个内置模块，但Pandas不是。如果你只想阅读CSV文件，你不应该安装Pandas，因为你必须安装它，增加项目的依赖关系不是最佳实践。
1.如果你想用Pandas分析CSV文件的数据，Pandas会将CSV文件更改为用Pandas操作数据所需的dataframe，在这种情况下，你不应该使用'csv'模块。
1.如果你有一个大数据或大容量数据，你应该考虑像NumPy和Pandas这样的库。

Pandas比CSV更适合管理数据和对数据进行操作。CSV不像Pandas那样为您提供科学的数据操作工具。
如果您只谈论阅读文件的部分，则视情况而定。你可以简单地在网上搜索这两个模块，但一般来说，我觉得使用Pandas更舒服。它也提供了更容易的可读性，因为那里的打印也更好。

我更喜欢Pandas，因为它对大CSV文件更快。另外，Pandas模块有一些CSV模块没有的功能。

由于Pandas默认将整个文件放入内存中，因此阅读大于6 GB的CSV文件偶尔会出现与内存相关的性能问题。
您可以使用“csv”模块与Pandas结合使用，以更小的部分处理数据，以便有效地管理庞大的CSV文件。此策略是内存友好的，可以帮助防止内存性能问题。