Κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για ανάλυση δεδομένων το 2026: πέρα από το Pandas

Το Pandas ήταν η προεπιλεγμένη βιβλιοθήκη Python για ανάλυση δεδομένων για πάνω από μια δεκαετία. Το 2026, είναι ακόμα παντού — αλλά δεν είναι πια η προφανής επιλογή. Μια νέα γενιά βιβλιοθηκών προσφέρει δραματικά καλύτερη απόδοση, χαμηλότερη χρήση μνήμης και πιο διαισθητικά API.

Αυτός ο οδηγός συγκρίνει τις κύριες επιλογές και βοηθά να προσδιοριστεί ποια ταιριάζει σε διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης.

Οι διεκδικητές

Απόδοση: τι δείχνουν τα benchmarks

Αντί να κατασκευάσουμε αριθμούς, ορίστε τι αποδεικνύουν τα επίσημα και τρίτων benchmarks:

Polars PDS-H Benchmark (παράγωγο TPC-H)

Η ομάδα Polars συντηρεί μια σουίτα benchmark ανοιχτού κώδικα παράγωγη του TPC-H decision support benchmark, με το όνομα PDS-H. Τα πιο πρόσφατα αποτελέσματα (Μάιος 2025) συγκρίνουν το Polars με Pandas και άλλες μηχανές σε τυποποιημένα αναλυτικά ερωτήματα.

Βασικά ευρήματα από το επίσημο benchmark:

• Το Polars ξεπερνά σταθερά το Pandas με σημαντική διαφορά σε όλα τα 22 ερωτήματα παράγωγα του TPC-H
• Το Polars χρησιμοποιεί ουσιαστικά λιγότερη μνήμη από το Pandas για ισοδύναμες λειτουργίες
• Το benchmark είναι ανοιχτού κώδικα στο GitHub, οπότε τα αποτελέσματα είναι αναπαραγώγιμα

Μελέτη ενέργειας και απόδοσης

Μια ξεχωριστή μελέτη ενεργειακού benchmark Polars βρήκε ότι το Polars κατανάλωσε περίπου 8 φορές λιγότερη ενέργεια από το Pandas σε συνθετικές εργασίες ανάλυσης δεδομένων με μεγάλα DataFrames, και χρησιμοποίησε περίπου 63% της ενέργειας που απαιτεί το Pandas για ερωτήματα τύπου TPC-H σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Γενικά χαρακτηριστικά απόδοσης

Βάσει δημοσιευμένων benchmarks και αναφορών κοινότητας:

• Polars και DuckDB είναι σημαντικά ταχύτερα από το Pandas στις περισσότερες αναλυτικές λειτουργίες, ιδιαίτερα σε σύνολα δεδομένων άνω του 1 εκατομμυρίου γραμμών
• Το DuckDB τείνει να είναι ιδιαίτερα δυνατό σε φόρτους εργασίας με εντατική συγκέντρωση και joins
• Το Modin παρέχει μέτρια επιτάχυνση σε σχέση με το Pandas αλλά με κόστος υψηλότερης χρήσης μνήμης
• Το Pandas 2.x με Arrow-backed dtypes είναι αισθητά ταχύτερο από το Pandas 1.x

Σημείωση: οι ακριβείς αναλογίες απόδοσης εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από το υλικό, τη μορφή δεδομένων και την πολυπλοκότητα ερωτημάτων. Πάντα κάντε benchmark στα δικά σας φόρτα εργασίας.

Polars — το νέο πρότυπο για εργασία κρίσιμη σε απόδοση

Για νέα έργα όπου η απόδοση μετράει, το Polars έχει αναδειχθεί ως η κορυφαία εναλλακτική του 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()
)

Γιατί ξεχωρίζει το Polars:

• Σημαντικά ταχύτερο από το Pandas στις περισσότερες λειτουργίες — επιβεβαιωμένο από τα επίσημα PDS-H benchmarks (πηγή)
• Τεμπέλικη αξιολόγηση βελτιστοποιεί το σχέδιο ερωτήματος πριν την εκτέλεση. Η εγγραφή .lazy() στην αρχή και .collect() στο τέλος είναι η μεγαλύτερη διαθέσιμη βελτιστοποίηση απόδοσης
• Συνεπές API που αποφεύγει πολλές παγίδες του Pandas (SettingWithCopyWarning, κάποιος;)
• Βασισμένο σε Rust με πραγματικό παραλληλισμό — χρησιμοποιεί όλους τους διαθέσιμους πυρήνες εξ ορισμού

Τα ειλικρινή μειονεκτήματα:

• Κενό οικοσυστήματος: πολλές βιβλιοθήκες ακόμα περιμένουν Pandas DataFrames. Η μετατροπή με .to_pandas() είναι μερικές φορές αναπόφευκτη
• Η ενσωμάτωση γραφημάτων είναι ασθενέστερη — Matplotlib/Seaborn περιμένουν είσοδο Pandas
• Το API είναι αρκετά διαφορετικό ώστε να υπάρχει πραγματική καμπύλη εκμάθησης. Οι ομάδες με εμπειρία σε Pandas πρέπει να υπολογίσουν περίπου μια εβδομάδα για τη μετάβαση

DuckDB — όταν η SQL είναι η προτιμώμενη διεπαφή

Το DuckDB δεν είναι βιβλιοθήκη DataFrame — είναι μια ενσωματωμένη αναλυτική βάση δεδομένων. Αλλά έχει γίνει ένας από τους καλύτερους τρόπους ανάλυσης δεδομένων σε 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()

Γιατί το DuckDB πείθει:

• Εξαιρετική απόδοση συγκέντρωσης — ανταγωνιστική ή ταχύτερη από το Polars σε λειτουργίες groupby και join
• Ενσωμάτωση zero-copy με Pandas, Polars και Arrow. Ερωτήματα SQL μπορούν να αναφέρονται σε Pandas DataFrames χωρίς αντιγραφή δεδομένων
• Διαβάζει Parquet, CSV, JSON απευθείας — κανένα ρητό βήμα φόρτωσης
• Ενσωματωμένη — κανένας server, καμία ρύθμιση, μόνο pip install duckdb

Πότε να επιλέξετε DuckDB αντί Polars:

• Η ομάδα είναι πιο άνετη με SQL παρά με αλυσίδωση μεθόδων
• Ερωτήματα σε αρχεία απευθείας χωρίς κατασκευή pipeline
• Σύνδεση δεδομένων από διαφορετικές μορφές (CSV + Parquet + JSON)

Πότε το Polars είναι η καλύτερη επιλογή:

• Σύνθετοι μετασχηματισμοί πολλών βημάτων (η αλυσίδωση μεθόδων τείνει να είναι πιο ευανάγνωστη από ένθετη SQL)
• Κατασκευή data pipelines σε κώδικα Python
• Όταν χρειάζεται λεπτομερής έλεγχος της εκτέλεσης

Pandas 2.2 — ακόμα σχετικό (με επιφυλάξεις)

Το Pandas δεν πέθανε. Με Arrow-backed dtypes στο 2.x, είναι σημαντικά ταχύτερο από το Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Χρησιμοποιήστε Arrow dtypes για καλύτερη απόδοση
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Επιλέξτε Pandas όταν:

• Η ομάδα το γνωρίζει καλά και η απόδοση είναι επαρκής
• Απαιτείται μέγιστη συμβατότητα βιβλιοθηκών (scikit-learn, statsmodels κλπ.)
• Δουλεύετε με μικρά σύνολα δεδομένων (<1M γραμμές) όπου οι διαφορές απόδοσης είναι αμελητέες
• Κάνετε διερευνητική ανάλυση σε Jupyter notebooks

Σκεφτείτε εναλλακτικές όταν:

• Τα σύνολα δεδομένων ξεπερνούν τη διαθέσιμη RAM
• Χτίζετε data pipelines παραγωγής όπου η απόδοση μετράει
• Δουλεύετε τακτικά με σύνολα δεδομένων άνω των 10M γραμμών

Modin — μια δύσκολη σύσταση

Το Modin υπόσχεται να επιταχύνει το Pandas αλλάζοντας μια γραμμή import. Στην πράξη, οι συμβιβασμοί είναι σημαντικοί:

• Υψηλότερη χρήση μνήμης από το ίδιο το Pandas (κατανέμει δεδομένα σε διεργασίες)
• Ελλιπής κάλυψη API — κάποιες λειτουργίες υποχωρούν σιωπηλά στο Pandas
• Κόστος εκκίνησης το κάνει πιο αργό για μικρά σύνολα δεδομένων
• Η πολυπλοκότητα αποσφαλμάτωσης αυξάνεται όταν η κατανεμημένη εκτέλεση αντιμετωπίζει προβλήματα

Αξιολόγηση: Για τις περισσότερες ομάδες, είναι καλύτερα να μείνουν στο Pandas (για συμβατότητα) ή να μεταβούν στο Polars (για απόδοση). Το Modin καταλαμβάνει ένα δύσκολο μεσαίο έδαφος που δεν ικανοποιεί πλήρως κανέναν στόχο.

Πλαίσιο απόφασης

Δεδομένα < 1M γραμμές;
  → Pandas (με Arrow dtypes) λειτουργεί μια χαρά. Μην το υπερσκέφτεστε.

Η ομάδα προτιμά SQL;
  → DuckDB.

Χτίζετε Python data pipeline;
  → Polars.

Χρειάζεται να κάνετε ερωτήματα σε αρχεία χωρίς φόρτωσή τους;
  → DuckDB.

Δεδομένα > 100M γραμμές σε ένα μηχάνημα;
  → Polars (lazy mode) ή DuckDB.

Δεδομένα μεγαλύτερα από τη διαθέσιμη RAM;
  → DuckDB ή Polars (streaming mode).

Περαιτέρω ανάγνωση

• Αποτελέσματα Polars PDS-H Benchmark (Μάιος 2025)
• Μελέτη ενέργειας και απόδοσης Polars
• Αποθετήριο Polars Benchmark (GitHub)
• Τεκμηρίωση DuckDB
• Pandas 2.x Arrow Backend

Έχετε ερωτήσεις σχετικά με τη μετάβαση από το Pandas; Επικοινωνήστε στο [email protected].