كانت Pandas المكتبة الافتراضية لتحليل البيانات في Python لأكثر من عقد. في 2026، لا تزال موجودة في كل مكان — لكنها لم تعد الخيار البديهي. جيل جديد من المكتبات يقدم أداءً أفضل بشكل كبير، واستخداماً أقل للذاكرة، وواجهات برمجة أكثر سهولة.

يقارن هذا الدليل بين الخيارات الرئيسية ويساعد في تحديد أيها يناسب حالات الاستخدام المختلفة.

المتنافسون

المكتبةالنضجمكتوبة بـالميزة الرئيسية
Pandas 2.2ناضجةC/Pythonالنظام البيئي، الألفة
Polars 1.xمستقرةRustالسرعة، كفاءة الذاكرة
DuckDB 1.xمستقرةC++واجهة SQL، نسخ صفري
ModinمستقرةPythonبديل مباشر لـ Pandas
VaexصيانةC++/Pythonمعالجة خارج الذاكرة
DataFusion (Python)متناميةRustدعم Apache Arrow أصلي

الأداء: ما تُظهره المعايير

بدلاً من اختلاق أرقام، إليك ما تُثبته المعايير الرسمية ومعايير الأطراف الثالثة:

معيار Polars PDS-H (مشتق من TPC-H)

يحتفظ فريق Polars بمجموعة معايير مفتوحة المصدر مشتقة من معيار TPC-H لدعم القرار، تسمى PDS-H. تقارن أحدث النتائج (مايو 2025) بين Polars وPandas ومحركات أخرى على استعلامات تحليلية موحدة.

النتائج الرئيسية من المعيار الرسمي:

  • Polars يتفوق باستمرار على Pandas بفارق كبير عبر جميع الاستعلامات الـ 22 المشتقة من TPC-H
  • Polars يستخدم ذاكرة أقل بكثير من Pandas للعمليات المكافئة
  • المعيار مفتوح المصدر على GitHub، لذا يمكن إعادة إنتاج النتائج

دراسة الطاقة والأداء

وجدت دراسة معيار طاقة Polars المنفصلة أن Polars استهلك طاقة أقل بحوالي 8 أضعاف من Pandas في مهام تحليل البيانات التركيبية مع DataFrames كبيرة، واستخدم حوالي 63% من الطاقة التي يتطلبها Pandas لاستعلامات نمط TPC-H على مجموعات بيانات كبيرة.

خصائص الأداء العامة

بناءً على المعايير المنشورة وتقارير المجتمع:

  • Polars وDuckDB أسرع بكثير من Pandas لمعظم العمليات التحليلية، خاصة على مجموعات البيانات التي تتجاوز مليون صف
  • DuckDB يميل إلى القوة بشكل خاص في أحمال العمل الثقيلة بالتجميع والربط
  • Modin يوفر تسريعاً متواضعاً مقارنة بـ Pandas لكن بتكلفة استخدام ذاكرة أعلى
  • Pandas 2.x مع أنواع بيانات Arrow أسرع بشكل ملموس من Pandas 1.x

ملاحظة: نسب الأداء الدقيقة تعتمد بشكل كبير على العتاد وشكل البيانات وتعقيد الاستعلام. قم دائماً بإجراء المعايير على أحمال عملك الخاصة.

Polars — المعيار الجديد للعمل الحساس للأداء

للمشاريع الجديدة حيث الأداء مهم، برز Polars كالبديل الرائد لـ Pandas.

import polars as pl

df = pl.read_parquet("events.parquet")

result = (
    df.lazy()
    .filter(pl.col("event_type") == "purchase")
    .group_by("user_id")
    .agg([
        pl.col("amount").sum().alias("total_spent"),
        pl.col("amount").count().alias("num_purchases"),
    ])
    .sort("total_spent", descending=True)
    .head(100)
    .collect()
)

لماذا يتميز Polars:

  • أسرع بكثير من Pandas في معظم العمليات — مؤكد بمعايير PDS-H الرسمية (المصدر)
  • التقييم الكسول يحسّن خطة الاستعلام قبل التنفيذ. كتابة .lazy() في البداية و.collect() في النهاية هي أكبر تحسين أداء متاح
  • واجهة برمجة متسقة تتجنب مشاكل Pandas العديدة (SettingWithCopyWarning، أي شخص؟)
  • مدعوم بـ Rust مع توازي حقيقي — يستخدم جميع الأنوية المتاحة افتراضياً

العيوب الصريحة:

  • فجوة النظام البيئي: العديد من المكتبات لا تزال تتوقع Pandas DataFrames. التحويل بـ .to_pandas() أمر لا مفر منه أحياناً
  • تكامل الرسم البياني أضعف — Matplotlib/Seaborn يتوقعان مدخلات Pandas
  • الواجهة البرمجية مختلفة بما يكفي لوجود منحنى تعلم حقيقي. يجب على الفرق ذات الخبرة في Pandas تخصيص أسبوع تقريباً للانتقال

DuckDB — عندما تكون SQL هي الواجهة المفضلة

DuckDB ليست مكتبة DataFrame — إنها قاعدة بيانات تحليلية مدمجة. لكنها أصبحت واحدة من أفضل الطرق لتحليل البيانات في Python.

import duckdb

result = duckdb.sql("""
    SELECT 
        user_id,
        SUM(amount) as total_spent,
        COUNT(*) as num_purchases
    FROM read_parquet('events.parquet')
    WHERE event_type = 'purchase'
    GROUP BY user_id
    ORDER BY total_spent DESC
    LIMIT 100
""").fetchdf()

لماذا DuckDB مقنع:

  • أداء تجميع ممتاز — منافس أو أسرع من Polars في عمليات groupby والربط
  • تكامل نسخ صفري مع Pandas وPolars وArrow. استعلامات SQL يمكنها الإشارة إلى Pandas DataFrames بدون نسخ البيانات
  • يقرأ Parquet وCSV وJSON مباشرة — لا حاجة لخطوة تحميل صريحة
  • مدمج — لا خادم، لا إعداد، فقط pip install duckdb

متى تختار DuckDB بدل Polars:

  • الفريق أكثر راحة مع SQL من تسلسل الأساليب
  • الاستعلام عن الملفات مباشرة بدون بناء خط أنابيب
  • ربط بيانات عبر صيغ مختلفة (CSV + Parquet + JSON)

متى يكون Polars الخيار الأفضل:

  • التحولات المعقدة متعددة الخطوات (تسلسل الأساليب يميل لأن يكون أكثر قراءة من SQL المتداخل)
  • بناء خطوط أنابيب بيانات في كود Python
  • عند الحاجة لتحكم دقيق في التنفيذ

Pandas 2.2 — لا يزال مناسباً (مع تحفظات)

Pandas لم يمت. مع أنواع بيانات Arrow في الإصدار 2.x، أصبح أسرع بشكل ملموس من Pandas 1.x:

import pandas as pd

# استخدم أنواع Arrow لأداء أفضل
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

اختر Pandas عندما:

  • الفريق يعرفه جيداً والأداء كافٍ
  • الحاجة لأقصى توافق مع المكتبات (scikit-learn، statsmodels، إلخ)
  • العمل مع مجموعات بيانات صغيرة (<1 مليون صف) حيث فروق الأداء لا تُذكر
  • التحليل الاستكشافي في دفاتر Jupyter

فكر في البدائل عندما:

  • مجموعات البيانات تتجاوز الذاكرة المتاحة
  • بناء خطوط أنابيب بيانات للإنتاج حيث الأداء مهم
  • العمل بانتظام مع مجموعات بيانات تتجاوز 10 ملايين صف

Modin — توصية صعبة

يعد Modin بتسريع Pandas بتغيير سطر import واحد. عملياً، التنازلات كبيرة:

  • استخدام ذاكرة أعلى من Pandas نفسه (يوزع البيانات عبر العمليات)
  • تغطية API غير مكتملة — بعض العمليات ترجع لـ Pandas بصمت
  • تكلفة بدء التشغيل تجعله أبطأ لمجموعات البيانات الصغيرة
  • تعقيد التصحيح يزداد عند مواجهة التنفيذ الموزع لمشاكل

التقييم: لمعظم الفرق، الأفضل البقاء مع Pandas (للتوافق) أو الانتقال إلى Polars (للأداء). Modin يحتل موقعاً وسطاً محرجاً لا يحقق أياً من الهدفين بالكامل.

إطار اتخاذ القرار

البيانات < 1 مليون صف؟
  → Pandas (مع أنواع Arrow) يعمل بشكل جيد. لا تُعقّد الأمور.

الفريق يفضل SQL؟
  → DuckDB.

بناء خط أنابيب بيانات Python؟
  → Polars.

تحتاج استعلام ملفات بدون تحميلها؟
  → DuckDB.

بيانات > 100 مليون صف على جهاز واحد؟
  → Polars (الوضع الكسول) أو DuckDB.

البيانات أكبر من الذاكرة المتاحة؟
  → DuckDB أو Polars (وضع التدفق).

قراءة إضافية

لديك أسئلة حول الانتقال من Pandas؟ تواصل معنا على [email protected].