Las mejores bibliotecas de Python para análisis de datos en 2026: más allá de Pandas

Pandas ha sido la biblioteca estándar de análisis de datos en Python durante más de una década. En 2026 sigue siendo omnipresente, pero ya no es la elección obvia. Una nueva generación de bibliotecas ofrece un rendimiento drásticamente superior, menor consumo de memoria y APIs más intuitivas.

Esta guía compara las principales alternativas y ayuda a determinar cuál se ajusta mejor a cada caso de uso.

Los contendientes

Rendimiento: lo que dicen los benchmarks

En lugar de inventar cifras, veamos lo que demuestran los benchmarks oficiales y de terceros.

Benchmark PDS-H de Polars (derivado de TPC-H)

El equipo de Polars mantiene una suite de benchmarks de código abierto derivada del benchmark TPC-H, llamada PDS-H. Los resultados más recientes (mayo de 2025) comparan Polars con otros motores en consultas analíticas estandarizadas.

Hallazgos principales:

• Polars supera consistentemente a Pandas por un margen amplio en las 22 consultas derivadas de TPC-H
• Polars utiliza considerablemente menos memoria que Pandas para operaciones equivalentes
• El benchmark es de código abierto en GitHub, por lo que los resultados son reproducibles

Estudio de energía y rendimiento

Un estudio independiente de consumo energético encontró que Polars consumió aproximadamente 8 veces menos energía que Pandas en tareas de análisis con DataFrames grandes, y utilizó alrededor del 63% de la energía requerida por Pandas en consultas TPC-H sobre conjuntos de datos de gran tamaño.

Tendencias generales de rendimiento

Según benchmarks publicados e informes de la comunidad:

• Polars y DuckDB son significativamente más rápidos que Pandas en la mayoría de operaciones analíticas, especialmente con datasets de más de 1 millón de filas
• DuckDB destaca particularmente en cargas de trabajo con muchas agregaciones y joins
• Modin ofrece mejoras modestas sobre Pandas, pero a costa de un mayor uso de memoria
• Pandas 2.x con dtypes respaldados por Arrow es sensiblemente más rápido que Pandas 1.x

Nota: Las proporciones exactas de rendimiento dependen en gran medida del hardware, la estructura de los datos y la complejidad de las consultas. Es imprescindible realizar benchmarks con las cargas de trabajo propias.

Polars — El nuevo estándar para trabajo orientado al rendimiento

Para proyectos nuevos donde el rendimiento importa, Polars se ha consolidado como la principal alternativa a 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()
)

Por qué Polars destaca:

• Significativamente más rápido que Pandas en la mayoría de operaciones — confirmado por los benchmarks PDS-H (fuente)
• Evaluación perezosa que optimiza el plan de consulta antes de ejecutar. Basta con escribir .lazy() al inicio y .collect() al final para obtener la mayor optimización de rendimiento disponible
• API consistente que evita las trampas habituales de Pandas (SettingWithCopyWarning, por ejemplo)
• Implementado en Rust con paralelismo real — utiliza todos los núcleos disponibles por defecto

Las desventajas reales:

• Brecha en el ecosistema: muchas bibliotecas todavía esperan DataFrames de Pandas. A veces es inevitable convertir con .to_pandas()
• La integración con visualización es más débil — Matplotlib/Seaborn esperan datos de Pandas
• La API es lo bastante diferente como para que exista una curva de aprendizaje real. Equipos con experiencia en Pandas deberían prever aproximadamente una semana de adaptación

DuckDB — Cuando SQL es la interfaz preferida

DuckDB no es una biblioteca de DataFrames: es una base de datos analítica embebida. Pero se ha convertido en una de las mejores formas de analizar datos en 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()

Por qué DuckDB resulta atractivo:

• Excelente rendimiento en agregaciones — competitivo o superior a Polars en operaciones de groupby y join
• Integración con copia cero con Pandas, Polars y Arrow. Las consultas SQL pueden referenciar DataFrames de Pandas sin copiar datos
• Lee Parquet, CSV y JSON directamente — sin pasos de carga explícitos
• Embebido — sin servidor, sin configuración, solo pip install duckdb

Cuándo elegir DuckDB sobre Polars:

• El equipo se siente más cómodo con SQL que con encadenamiento de métodos
• Se quiere consultar archivos directamente sin construir un pipeline
• Se necesita unir datos en distintos formatos (CSV + Parquet + JSON)

Cuándo Polars es mejor opción:

• Transformaciones complejas en múltiples pasos (el encadenamiento de métodos suele ser más legible que SQL anidado)
• Construcción de pipelines de datos en código Python
• Cuando se necesita control detallado sobre la ejecución

Pandas 2.2 — Sigue vigente (con matices)

Pandas no ha muerto. Con los dtypes respaldados por Arrow en la versión 2.x, es sensiblemente más rápido que Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Usar dtypes de Arrow para mejor rendimiento
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Cuándo seguir con Pandas:

• El equipo ya lo domina y el rendimiento es suficiente
• Se necesita máxima compatibilidad con otras bibliotecas (scikit-learn, statsmodels, etc.)
• Se trabaja con datasets pequeños (<1M filas) donde las diferencias de rendimiento son insignificantes
• Para análisis exploratorio en Jupyter notebooks

Cuándo considerar alternativas:

• Los datasets superan la RAM disponible
• Se construyen pipelines de datos en producción donde el rendimiento importa
• Se trabaja regularmente con datasets de más de 10 millones de filas

Modin — Una recomendación difícil

Modin promete acelerar Pandas cambiando una sola línea de import. En la práctica, las concesiones son considerables:

• Mayor uso de memoria que el propio Pandas (distribuye los datos entre procesos)
• Cobertura de API incompleta — algunas operaciones recurren silenciosamente a Pandas
• Sobrecarga de inicio que lo hace más lento con datasets pequeños
• Mayor complejidad de depuración cuando la ejecución distribuida presenta problemas

Valoración: Para la mayoría de equipos, es preferible quedarse con Pandas (por compatibilidad) o pasarse a Polars (por rendimiento). Modin ocupa un terreno intermedio incómodo que no satisface plenamente ninguno de los dos objetivos.

Marco de decisión

¿Los datos tienen menos de 1M de filas?
  → Pandas (con dtypes Arrow) funciona bien. No hay que complicarse.

¿El equipo prefiere SQL?
  → DuckDB.

¿Se construye un pipeline de datos en Python?
  → Polars.

¿Se necesita consultar archivos sin cargarlos?
  → DuckDB.

¿Más de 100M de filas en una sola máquina?
  → Polars (modo lazy) o DuckDB.

¿Los datos superan la RAM disponible?
  → DuckDB o Polars (modo streaming).

Lecturas adicionales

• Resultados del benchmark PDS-H de Polars (mayo 2025)
• Estudio de energía y rendimiento de Polars
• Repositorio de benchmarks de Polars (GitHub)
• Documentación de DuckDB
• Backend Arrow de Pandas 2.x

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