Nejlepší Python knihovny pro analýzu dat v roce 2026: za hranicemi Pandas

Pandas byla výchozí knihovnou pro analýzu dat v Pythonu více než deset let. V roce 2026 je stále všudypřítomná — ale už není samozřejmou volbou. Nová generace knihoven nabízí dramaticky lepší výkon, nižší spotřebu paměti a intuitivnější API.

Tento průvodce porovnává hlavní možnosti a pomáhá určit, která z nich se hodí pro různé případy použití.

Uchazeči

Výkon: co ukazují benchmarky

Místo vymýšlení čísel zde uvádíme, co ukazují oficiální a nezávislé benchmarky:

Polars PDS-H Benchmark (odvozený z TPC-H)

Tým Polars udržuje open-source sadu benchmarků odvozenou z TPC-H decision support benchmark, nazvanou PDS-H. Nejnovější výsledky (květen 2025) porovnávají Polars s Pandas a dalšími enginy na standardizovaných analytických dotazech.

Klíčová zjištění z oficiálního benchmarku:

• Polars konzistentně překonává Pandas s výrazným rozdílem ve všech 22 dotazech odvozených z TPC-H
• Polars používá podstatně méně paměti než Pandas pro ekvivalentní operace
• Benchmark je open source na GitHubu, takže výsledky jsou reprodukovatelné

Studie energetické náročnosti a výkonu

Samostatná studie energetického benchmarku Polars zjistila, že Polars spotřeboval přibližně 8× méně energie než Pandas v syntetických úlohách analýzy dat s velkými DataFramy a spotřeboval přibližně 63 % energie potřebné pro Pandas u dotazů ve stylu TPC-H na velkých datových sadách.

Obecné výkonnostní charakteristiky

Na základě publikovaných benchmarků a komunitních reportů:

• Polars a DuckDB jsou výrazně rychlejší než Pandas pro většinu analytických operací, zejména na datových sadách nad 1M řádků
• DuckDB bývá obzvláště silný u úloh s intenzivní agregací a joiny
• Modin poskytuje mírné zrychlení oproti Pandas, ale za cenu vyšší spotřeby paměti
• Pandas 2.x s Arrow-backed dtypes je výrazně rychlejší než Pandas 1.x

Poznámka: přesné výkonnostní poměry silně závisí na hardwaru, tvaru dat a složitosti dotazů. Vždy benchmarkujte na vlastních úlohách.

Polars — nový standard pro výkonnostně kritickou práci

Pro nové projekty, kde záleží na výkonu, se Polars stal vedoucí alternativou k 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()
)

Proč Polars vyniká:

• Výrazně rychlejší než Pandas ve většině operací — potvrzeno oficiálními PDS-H benchmarky (zdroj)
• Líné vyhodnocování optimalizuje plán dotazu před spuštěním. Napsání .lazy() na začátku a .collect() na konci je největší dostupná optimalizace výkonu
• Konzistentní API, které se vyhýbá mnoha problémům Pandas (SettingWithCopyWarning, někdo?)
• Postavený na Rustu se skutečným paralelismem — standardně využívá všechna dostupná jádra

Upřímné nevýhody:

• Mezera v ekosystému: mnoho knihoven stále očekává Pandas DataFrames. Konverze přes .to_pandas() je někdy nevyhnutelná
• Integrace s vykreslováním je slabší — Matplotlib/Seaborn očekávají vstup z Pandas
• API se liší natolik, že existuje reálná křivka učení. Týmy se zkušenostmi s Pandas by měly počítat přibližně s týdnem na přechod

DuckDB — když je SQL preferovaným rozhraním

DuckDB není knihovna DataFrame — je to vestavěná analytická databáze. Ale stala se jedním z nejlepších způsobů analýzy dat v Pythonu.

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()

Proč je DuckDB přesvědčivý:

• Vynikající výkon agregace — srovnatelný nebo rychlejší než Polars u operací groupby a join
• Zero-copy integrace s Pandas, Polars a Arrow. SQL dotazy mohou odkazovat na Pandas DataFrames bez kopírování dat
• Čte Parquet, CSV, JSON přímo — žádný explicitní krok načítání
• Vestavěný — žádný server, žádné nastavování, stačí pip install duckdb

Kdy zvolit DuckDB místo Polars:

• Tým je pohodlnější s SQL než s řetězením metod
• Dotazování souborů přímo bez budování pipeline
• Spojování dat napříč různými formáty (CSV + Parquet + JSON)

Kdy je Polars lepší volba:

• Složité vícekrokové transformace (řetězení metod bývá čitelnější než vnořený SQL)
• Budování datových pipeline v kódu Pythonu
• Když je potřeba jemná kontrola nad prováděním

Pandas 2.2 — stále relevantní (s výhradami)

Pandas není mrtvý. S Arrow-backed dtypes ve verzi 2.x je výrazně rychlejší než Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Použijte Arrow dtypes pro lepší výkon
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Pandas volte, když:

• Tým ho dobře zná a výkon je dostatečný
• Je potřeba maximální kompatibilita s knihovnami (scikit-learn, statsmodels atd.)
• Pracujete s malými datovými sadami (<1M řádků), kde jsou výkonnostní rozdíly zanedbatelné
• Provádíte průzkumnou analýzu v Jupyter noteboocích

Zvažte alternativy, když:

• Datové sady přesahují dostupnou RAM
• Budujete produkční datové pipeline, kde záleží na výkonu
• Pravidelně pracujete s datovými sadami nad 10M řádků

Modin — obtížné doporučení

Modin slibuje zrychlení Pandas změnou jednoho řádku importu. V praxi jsou kompromisy značné:

• Vyšší spotřeba paměti než samotný Pandas (distribuuje data napříč procesy)
• Neúplné pokrytí API — některé operace tiše spadnou zpět na Pandas
• Režie při startu ho zpomaluje pro malé datové sady
• Složitost ladění roste, když distribuované provádění narazí na problémy

Hodnocení: Pro většinu týmů je lepší buď zůstat u Pandas (kvůli kompatibilitě), nebo přejít na Polars (kvůli výkonu). Modin zaujímá nepříjemnou střední pozici, která plně nesplňuje ani jeden z cílů.

Rozhodovací rámec

Data < 1M řádků?
  → Pandas (s Arrow dtypes) funguje dobře. Nekomplikujte to.

Tým preferuje SQL?
  → DuckDB.

Stavíte Python datový pipeline?
  → Polars.

Potřebujete dotazovat soubory bez jejich načtení?
  → DuckDB.

Data > 100M řádků na jednom stroji?
  → Polars (lazy mode) nebo DuckDB.

Data větší než dostupná RAM?
  → DuckDB nebo Polars (streaming mode).

Další čtení

• Výsledky benchmarku Polars PDS-H (květen 2025)
• Studie energetické náročnosti a výkonu Polars
• Repozitář Polars Benchmark (GitHub)
• Dokumentace DuckDB
• Pandas 2.x Arrow Backend

Máte otázky k migraci z Pandas? Napište na [email protected].