Най-добрите Python библиотеки за анализ на данни през 2026: отвъд Pandas

Pandas беше стандартната Python библиотека за анализ на данни повече от десетилетие. През 2026 тя все още е навсякъде — но вече не е очевидният избор. Ново поколение библиотеки предлага драстично по-добра производителност, по-ниска консумация на памет и по-интуитивни API.

Това ръководство сравнява основните варианти и помага да се определи кой е подходящ за различни случаи на употреба.

Претендентите

Библиотека	Зрялост	Написана на	Ключово предимство
Pandas 2.2	Зряла	C/Python	Екосистема, познатост
Polars 1.x	Стабилна	Rust	Скорост, ефективност на паметта
DuckDB 1.x	Стабилна	C++	SQL интерфейс, zero-copy
Modin	Стабилна	Python	Директна замяна на Pandas
Vaex	Поддръжка	C++/Python	Обработка извън паметта
DataFusion (Python)	Растяща	Rust	Нативна поддръжка на Apache Arrow

Производителност: какво показват бенчмарковете

Вместо да измисляме числа, ето какво демонстрират официалните и независими бенчмаркове:

Polars PDS-H Benchmark (базиран на TPC-H)

Екипът на Polars поддържа набор от бенчмаркове с отворен код, извлечен от TPC-H decision support benchmark, наречен PDS-H. Последните резултати (май 2025) сравняват Polars с Pandas и други двигатели на стандартизирани аналитични заявки.

Ключови констатации от официалния бенчмарк:

Polars последователно превъзхожда Pandas със значителна разлика във всичките 22 заявки, извлечени от TPC-H
Polars използва значително по-малко памет от Pandas за еквивалентни операции
Бенчмаркът е с отворен код в GitHub, така че резултатите са възпроизводими

Изследване на енергийната ефективност и производителност

Отделно изследване на енергийния бенчмарк на Polars установи, че Polars консумира приблизително 8 пъти по-малко енергия от Pandas в синтетични задачи за анализ на данни с големи DataFrames и използва приблизително 63% от енергията, необходима на Pandas за заявки в стил TPC-H върху големи набори от данни.

Общи характеристики на производителността

Въз основа на публикувани бенчмаркове и доклади от общността:

Polars и DuckDB са значително по-бързи от Pandas за повечето аналитични операции, особено при набори от данни над 1 милион реда
DuckDB е особено силен при натоварвания с интензивна агрегация и join операции
Modin осигурява умерено ускорение спрямо Pandas, но с цената на по-висока консумация на памет
Pandas 2.x с Arrow-backed dtypes е забележимо по-бърз от Pandas 1.x

Забележка: точните съотношения на производителност силно зависят от хардуера, формата на данните и сложността на заявките. Винаги правете бенчмаркове върху собствените си натоварвания.

Polars — новият стандарт за критична към производителността работа

За нови проекти, където производителността има значение, Polars се утвърди като водещата алтернатива на 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()
)

Защо Polars се откроява:

Значително по-бърз от Pandas в повечето операции — потвърдено от официалните PDS-H бенчмаркове (източник)
Мързеливо изчисление оптимизира плана на заявката преди изпълнение. Писането на .lazy() в началото и .collect() в края е най-голямата налична оптимизация на производителността
Последователен API, който избягва многото капани на Pandas (SettingWithCopyWarning, познато?)
Базиран на Rust с истински паралелизъм — използва всички налични ядра по подразбиране

Честните недостатъци:

Празнина в екосистемата: много библиотеки все още очакват Pandas DataFrames. Конвертирането с .to_pandas() понякога е неизбежно
Интеграцията с визуализация е по-слаба — Matplotlib/Seaborn очакват Pandas вход
API-то е достатъчно различно, за да има реална крива на обучение. Екипите с опит в Pandas трябва да предвидят приблизително седмица за преход

DuckDB — когато SQL е предпочитаният интерфейс

DuckDB не е DataFrame библиотека — това е вградена аналитична база данни. Но се превърна в един от най-добрите начини за анализ на данни в 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()

Защо DuckDB е убедителен:

Отлична производителност при агрегация — конкурентна или по-бърза от Polars при groupby и join операции
Zero-copy интеграция с Pandas, Polars и Arrow. SQL заявки могат да реферират Pandas DataFrames без копиране на данни
Чете Parquet, CSV, JSON директно — без изрична стъпка за зареждане
Вграден — без сървър, без настройка, само pip install duckdb

Кога да изберете DuckDB вместо Polars:

Екипът е по-удобен със SQL, отколкото с верижно свързване на методи
Заявки директно към файлове без изграждане на pipeline
Свързване на данни от различни формати (CSV + Parquet + JSON)

Кога Polars е по-добрият избор:

Сложни многостъпкови трансформации (верижното свързване обикновено е по-четимо от вложен SQL)
Изграждане на data pipelines в Python код
Когато е нужен фин контрол върху изпълнението

Pandas 2.2 — все още актуален (с уговорки)

Pandas не е мъртъв. С Arrow-backed dtypes във версия 2.x е значително по-бърз от Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Използвайте Arrow dtypes за по-добра производителност
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Изберете Pandas, когато:

Екипът го познава добре и производителността е достатъчна
Нужна е максимална съвместимост с библиотеки (scikit-learn, statsmodels и т.н.)
Работите с малки набори от данни (<1M реда), където разликите в производителността са пренебрежими
Правите проучвателен анализ в Jupyter notebooks

Помислете за алтернативи, когато:

Наборите от данни надхвърлят наличната RAM
Изграждате продукционни data pipelines, където производителността е важна
Редовно работите с набори от данни над 10M реда

Modin — трудна препоръка

Modin обещава да ускори Pandas чрез промяна на един ред за import. На практика компромисите са значителни:

По-висока консумация на памет от самия Pandas (разпределя данните между процеси)
Непълно покритие на API — някои операции мълчаливо се връщат към Pandas
Натоварване при стартиране го прави по-бавен за малки набори от данни
Сложността на дебъгване нараства, когато разпределеното изпълнение среща проблеми

Оценка: За повечето екипи е по-добре да останат с Pandas (за съвместимост) или да преминат към Polars (за производителност). Modin заема неудобна средна позиция, която не удовлетворява напълно нито една от целите.

Рамка за вземане на решение

Данни < 1M реда?
  → Pandas (с Arrow dtypes) работи добре. Не усложнявайте.

Екипът предпочита SQL?
  → DuckDB.

Изграждате Python data pipeline?
  → Polars.

Нужно е да правите заявки към файлове без зареждане?
  → DuckDB.

Данни > 100M реда на една машина?
  → Polars (lazy mode) или DuckDB.

Данни по-големи от наличната RAM?
  → DuckDB или Polars (streaming mode).

Допълнително четене

Имате въпроси за миграцията от Pandas? Пишете на [email protected].

Претендентите#

Производителност: какво показват бенчмарковете#

Polars PDS-H Benchmark (базиран на TPC-H)#

Изследване на енергийната ефективност и производителност#

Общи характеристики на производителността#

Polars — новият стандарт за критична към производителността работа#

DuckDB — когато SQL е предпочитаният интерфейс#

Pandas 2.2 — все още актуален (с уговорки)#

Modin — трудна препоръка#

Рамка за вземане на решение#

Допълнително четене#

📬 Stay ahead of the curve