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 Bibliotek Modenhed Skrevet i Hovedfordel Pandas 2.2 Modent C/Python Økosystem, fortrolighed Polars 1.x Stabilt Rust Hastighed, hukommelseseffektivitet DuckDB 1.x Stabilt C++ SQL-grænseflade, zero-copy Modin Stabilt Python Drop-in Pandas-erstatning Vaex Vedligeholdelse C++/Python Out-of-core-behandling DataFusion (Python) Voksende Rust Apache Arrow-nativt Ydeevne: Hvad benchmarks viser I stedet for at opfinde tal, her er hvad officielle og tredjeparts benchmarks demonstrerer: ...