Die besten Python-Bibliotheken für Datenanalyse 2026: Jenseits von Pandas

Pandas war über ein Jahrzehnt lang die Standard-Python-Bibliothek für Datenanalyse. 2026 ist sie immer noch allgegenwärtig — aber nicht mehr die selbstverständliche Wahl. Eine neue Generation von Bibliotheken bietet dramatisch bessere Performance, geringeren Speicherverbrauch und intuitivere APIs.

Dieser Leitfaden vergleicht die wichtigsten Optionen und hilft bei der Entscheidung, welche für verschiedene Anwendungsfälle am besten geeignet ist.

Die Kandidaten

Performance: Was die Benchmarks zeigen

Statt Zahlen zu erfinden, hier was offizielle und unabhängige Benchmarks belegen:

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

Das Polars-Team pflegt eine Open-Source-Benchmark-Suite basierend auf dem TPC-H Decision-Support-Benchmark, genannt PDS-H. Die neuesten Ergebnisse (Mai 2025) vergleichen Polars mit Pandas und anderen Engines anhand standardisierter analytischer Abfragen.

Zentrale Ergebnisse des offiziellen Benchmarks:

• Polars übertrifft Pandas durchgehend mit deutlichem Abstand über alle 22 TPC-H-basierten Abfragen
• Polars verbraucht wesentlich weniger Speicher als Pandas bei gleichwertigen Operationen
• Der Benchmark ist Open Source auf GitHub, die Ergebnisse sind reproduzierbar

Energie- und Performance-Studie

Eine separate Polars-Energie-Benchmark-Studie ergab, dass Polars etwa 8× weniger Energie als Pandas bei synthetischen Datenanalyse-Aufgaben mit großen DataFrames verbrauchte und etwa 63 % der von Pandas benötigten Energie für TPC-H-artige Abfragen auf großen Datensätzen verwendete.

Allgemeine Performance-Eigenschaften

Basierend auf veröffentlichten Benchmarks und Community-Berichten:

• Polars und DuckDB sind für die meisten analytischen Operationen deutlich schneller als Pandas, besonders bei Datensätzen über 1 Mio. Zeilen
• DuckDB ist besonders stark bei Aggregations- und Join-intensiven Workloads
• Modin bietet moderate Beschleunigung gegenüber Pandas, allerdings auf Kosten höheren Speicherverbrauchs
• Pandas 2.x mit Arrow-basierten Datentypen ist spürbar schneller als Pandas 1.x

Hinweis: Genaue Performance-Verhältnisse hängen stark von Hardware, Datenstruktur und Abfragekomplexität ab. Benchmarks sollten immer auf den eigenen Workloads durchgeführt werden.

Polars — Der neue Standard für performance-kritische Arbeit

Für neue Projekte, bei denen Performance eine Rolle spielt, hat sich Polars als führende Alternative zu Pandas etabliert.

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()
)

Warum Polars heraussticht:

• Deutlich schneller als Pandas bei den meisten Operationen — bestätigt durch offizielle PDS-H-Benchmarks (Quelle)
• Lazy Evaluation optimiert den Abfrageplan vor der Ausführung. .lazy() am Anfang und .collect() am Ende zu verwenden ist die wirkungsvollste verfügbare Performance-Optimierung
• Konsistente API, die viele Pandas-Fallstricke vermeidet (SettingWithCopyWarning, jemand?)
• Rust-basiert mit echtem Parallelismus — nutzt standardmäßig alle verfügbaren Kerne

Die ehrlichen Nachteile:

• Ökosystem-Lücke: Viele Bibliotheken erwarten noch Pandas DataFrames. Eine Konvertierung mit .to_pandas() ist manchmal unvermeidlich
• Plotting-Integration ist schwächer — Matplotlib/Seaborn erwarten Pandas-Eingabe
• Die API unterscheidet sich genug, dass eine echte Lernkurve existiert. Teams mit Pandas-Erfahrung sollten etwa eine Woche für die Umstellung einplanen

DuckDB — Wenn SQL die bevorzugte Schnittstelle ist

DuckDB ist keine DataFrame-Bibliothek — es ist eine eingebettete analytische Datenbank. Aber es ist zu einer der besten Möglichkeiten geworden, Daten in Python zu analysieren.

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()

Warum DuckDB überzeugt:

• Exzellente Aggregations-Performance — konkurrenzfähig mit oder schneller als Polars bei Groupby- und Join-Operationen
• Zero-Copy-Integration mit Pandas, Polars und Arrow. SQL-Abfragen können Pandas DataFrames referenzieren, ohne Daten zu kopieren
• Liest Parquet, CSV, JSON direkt — kein expliziter Ladeschritt nötig
• Eingebettet — kein Server, kein Setup, einfach pip install duckdb

Wann DuckDB gegenüber Polars wählen:

• Das Team ist mit SQL vertrauter als mit Method Chaining
• Dateien direkt abfragen, ohne eine Pipeline aufzubauen
• Daten über verschiedene Formate hinweg verknüpfen (CSV + Parquet + JSON)

Wann Polars die bessere Wahl ist:

• Komplexe mehrstufige Transformationen (Method Chaining ist tendenziell lesbarer als verschachteltes SQL)
• Aufbau von Datenpipelines in Python-Code
• Wenn feinkörnige Kontrolle über die Ausführung benötigt wird

Pandas 2.2 — Noch relevant (mit Einschränkungen)

Pandas ist nicht tot. Mit Arrow-basierten Datentypen in 2.x ist es deutlich schneller als Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Arrow-Datentypen für bessere Performance verwenden
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Pandas weiterhin wählen, wenn:

• Das Team es bereits gut kennt und die Performance ausreicht
• Maximale Bibliothekskompatibilität benötigt wird (scikit-learn, statsmodels usw.)
• Mit kleinen Datensätzen (<1 Mio. Zeilen) gearbeitet wird, bei denen Performance-Unterschiede vernachlässigbar sind
• Explorative Analyse in Jupyter Notebooks durchgeführt wird

Alternativen in Betracht ziehen, wenn:

• Datensätze den verfügbaren RAM übersteigen
• Produktive Datenpipelines gebaut werden, bei denen Performance zählt
• Regelmäßig mit Datensätzen über 10 Mio. Zeilen gearbeitet wird

Modin — Eine schwierige Empfehlung

Modin verspricht, Pandas durch Änderung einer einzigen Import-Zeile zu beschleunigen. In der Praxis sind die Kompromisse erheblich:

• Höherer Speicherverbrauch als Pandas selbst (Daten werden über Prozesse verteilt)
• Unvollständige API-Abdeckung — einige Operationen fallen stillschweigend auf Pandas zurück
• Startup-Overhead macht es bei kleinen Datensätzen langsamer
• Debugging-Komplexität steigt, wenn die verteilte Ausführung auf Probleme stößt

Einschätzung: Für die meisten Teams ist es besser, entweder bei Pandas zu bleiben (für Kompatibilität) oder zu Polars zu wechseln (für Performance). Modin besetzt ein ungünstiges Mittelfeld, das keines der beiden Ziele vollständig erfüllt.

Der Entscheidungsrahmen

Sind die Daten < 1 Mio. Zeilen?
  → Pandas (mit Arrow-Datentypen) reicht aus. Nicht überdenken.

Ist das Team SQL-orientiert?
  → DuckDB.

Wird eine Python-Datenpipeline gebaut?
  → Polars.

Dateien abfragen, ohne sie zu laden?
  → DuckDB.

Daten > 100 Mio. Zeilen auf einer einzelnen Maschine?
  → Polars (Lazy Mode) oder DuckDB.

Daten größer als der verfügbare RAM?
  → DuckDB oder Polars (Streaming-Modus).

Weiterführende Lektüre

• Polars PDS-H Benchmark-Ergebnisse (Mai 2025)
• Polars Energie- & Performance-Studie
• Polars Benchmark Repository (GitHub)
• DuckDB Dokumentation
• Pandas 2.x Arrow Backend

Fragen zur Migration von Pandas? Kontakt unter [email protected].