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 Bibliothek Reifegrad Geschrieben in Hauptvorteil Pandas 2.2 Ausgereift C/Python Ökosystem, Vertrautheit Polars 1.x Stabil Rust Geschwindigkeit, Speichereffizienz DuckDB 1.x Stabil C++ SQL-Schnittstelle, Zero-Copy Modin Stabil Python Drop-in-Ersatz für Pandas Vaex Wartung C++/Python Out-of-Core-Verarbeitung DataFusion (Python) Wachsend Rust Apache Arrow nativ Performance: Was die Benchmarks zeigen Statt Zahlen zu erfinden, hier was offizielle und unabhängige Benchmarks belegen: ...