De bedste Python-biblioteker til dataanalyse i 2026: Ud over Pandas

Pandas har været standardbiblioteket til dataanalyse i Python i over et årti. I 2026 er det stadig overalt — men det er ikke længere det oplagte valg. En ny generation af biblioteker tilbyder dramatisk bedre ydeevne, lavere hukommelsesforbrug og mere intuitive API’er.

Denne guide sammenligner de vigtigste alternativer og hjælper med at afgøre, hvilket der passer bedst til forskellige anvendelsesscenarier.

Kandidaterne

Ydeevne: Hvad benchmarks viser

I stedet for at opfinde tal, her er hvad officielle og tredjeparts benchmarks demonstrerer:

Polars PDS-H Benchmark (TPC-H-baseret)

Polars-teamet vedligeholder en open source benchmarksuite baseret på TPC-H decision-support-benchmark, kaldet PDS-H. De seneste resultater (maj 2025) sammenligner Polars med Pandas og andre motorer på standardiserede analytiske forespørgsler.

Vigtigste resultater fra den officielle benchmark:

• Polars overgår konsekvent Pandas med betydelig margin over alle 22 TPC-H-afledte forespørgsler
• Polars bruger væsentligt mindre hukommelse end Pandas til tilsvarende operationer
• Benchmarken er open source på GitHub, så resultaterne er reproducerbare

Energi- og ydeevnestudie

En separat Polars energibenchmarkstudie fandt, at Polars brugte cirka 8× mindre energi end Pandas i syntetiske dataanalyseopgaver med store DataFrames, og brugte omtrent 63 % af den energi Pandas krævede til TPC-H-lignende forespørgsler på store datasæt.

Generelle ydeevneegenskaber

Baseret på offentliggjorte benchmarks og fællesskabsrapporter:

• Polars og DuckDB er markant hurtigere end Pandas til de fleste analytiske operationer, især på datasæt over 1M rækker
• DuckDB har tendens til at være særligt stærk på aggregerings- og join-tunge arbejdsbelastninger
• Modin giver beskedne hastighedsforbedringer i forhold til Pandas, men på bekostning af højere hukommelsesforbrug
• Pandas 2.x med Arrow-backede dtypes er mærkbart hurtigere end Pandas 1.x

Bemærk: Præcise ydeevneforhold afhænger i høj grad af hardware, dataform og forespørgselskompleksitet. Benchmark altid på dine egne arbejdsbelastninger.

Polars — Den nye standard for ydeevnekritisk arbejde

Til nye projekter hvor ydeevne er vigtig, har Polars etableret sig som det førende alternativ til 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()
)

Hvorfor Polars skiller sig ud:

• Markant hurtigere end Pandas til de fleste operationer — bekræftet af officielle PDS-H-benchmarks (kilde)
• Lazy evaluation optimerer forespørgselsplanen før eksekvering. At skrive .lazy() i starten og .collect() i slutningen er den vigtigste tilgængelige ydeevneoptimering
• Konsistent API der undgår mange af Pandas’ faldgruber (SettingWithCopyWarning, nogen?)
• Rust-drevet med ægte parallelisme — bruger alle tilgængelige kerner som standard

De ærlige ulemper:

• Økosystemgab: mange biblioteker forventer stadig Pandas DataFrames. Konvertering med .to_pandas() er nogle gange uundgåelig
• Plotting-integrationen er svagere — Matplotlib/Seaborn forventer Pandas-input
• API’et er forskelligt nok til, at der er en reel indlæringskurve. Teams med Pandas-erfaring bør budgettere ca. en uge til overgangen

DuckDB — Når SQL er den foretrukne grænseflade

DuckDB er ikke et DataFrame-bibliotek — det er en indlejret analytisk database. Men det er blevet en af de bedste måder at analysere data i 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()

Hvorfor DuckDB er overbevisende:

• Fremragende aggregeringsydeevne — konkurrencedygtig med eller hurtigere end Polars på groupby- og join-operationer
• Zero-copy-integration med Pandas, Polars og Arrow. SQL-forespørgsler kan referere til Pandas DataFrames uden at kopiere data
• Læser Parquet, CSV, JSON direkte — intet eksplicit indlæsningstrin nødvendigt
• Indlejret — ingen server, ingen opsætning, bare pip install duckdb

Hvornår vælge DuckDB over Polars:

• Teamet er mere komfortabelt med SQL end method chaining
• Forespørge filer direkte uden at bygge en pipeline
• Sammenføje data på tværs af forskellige formater (CSV + Parquet + JSON)

Hvornår Polars er det bedre valg:

• Komplekse flertrinstransformationer (method chaining er typisk mere læsbart end indlejret SQL)
• Bygge datapipelines i Python-kode
• Når finkornet kontrol over eksekveringen er nødvendig

Pandas 2.2 — Stadig relevant (med forbehold)

Pandas er ikke dødt. Med Arrow-backede dtypes i 2.x er det markant hurtigere end Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Brug Arrow-dtypes for bedre ydeevne
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Vælg stadig Pandas når:

• Teamet allerede kender det godt, og ydeevnen er tilstrækkelig
• Maksimal bibliotekskompatibilitet er nødvendig (scikit-learn, statsmodels osv.)
• Der arbejdes med små datasæt (<1M rækker) hvor ydeevneforskelle er ubetydelige
• Eksplorativ analyse i Jupyter-notebooks

Overvej alternativer når:

• Datasæt overstiger tilgængelig RAM
• Produktionsdatapipelines bygges hvor ydeevne er vigtig
• Der regelmæssigt arbejdes med datasæt over 10M rækker

Modin — En vanskelig anbefaling

Modin lover at gøre Pandas hurtigere ved at ændre én importlinje. I praksis er kompromisserne betydelige:

• Højere hukommelsesforbrug end Pandas selv (det distribuerer data på tværs af processer)
• Ufuldstændig API-dækning — nogle operationer falder stille tilbage til Pandas
• Startup-overhead gør det langsommere for små datasæt
• Fejlfindingskompleksitet stiger når distribueret eksekvering støder på problemer

Vurdering: For de fleste teams er det bedre enten at blive hos Pandas (for kompatibilitet) eller skifte til Polars (for ydeevne). Modin befinder sig i en uheldig mellemposition, der ikke opfylder nogen af målene fuldt ud.

Beslutningsrammeværket

Er dataen < 1M rækker?
  → Pandas (med Arrow-dtypes) fungerer fint. Overtænk det ikke.

Er teamet SQL-først?
  → DuckDB.

Bygger en Python-datapipeline?
  → Polars.

Behov for at forespørge filer uden at indlæse dem?
  → DuckDB.

Data > 100M rækker på én maskine?
  → Polars (lazy mode) eller DuckDB.

Data større end tilgængelig RAM?
  → DuckDB eller Polars (streaming-tilstand).

Videre læsning

• Polars PDS-H Benchmarkresultater (maj 2025)
• Polars energi- og ydeevnestudie
• Polars Benchmark Repository (GitHub)
• DuckDB-dokumentation
• Pandas 2.x Arrow Backend

Spørgsmål om migrering fra Pandas? Kontakt os på [email protected].