Parhaat Python-kirjastot data-analyysiin 2026: Pandasin jälkeen

Pandas on ollut Pythonin oletus-data-analyysikirjasto yli vuosikymmenen ajan. Vuonna 2026 se on yhä kaikkialla — mutta se ei ole enää itsestään selvä valinta. Uusi sukupolvi kirjastoja tarjoaa dramaattisesti parempaa suorituskykyä, pienempää muistinkäyttöä ja intuitiivisempia API-rajapintoja.

Tämä opas vertailee tärkeimpiä vaihtoehtoja ja auttaa valitsemaan oikean käyttötarkoituksen mukaan.

Kilpailijat

Suorituskyky: Mitä vertailuarvot osoittavat

Sen sijaan, että keksisimme lukuja, tässä on mitä viralliset ja kolmannen osapuolen vertailuarvot osoittavat:

Polars PDS-H -vertailuarvo (TPC-H-pohjainen)

Polars-tiimi ylläpitää avoimen lähdekoodin vertailuarvopakettia, joka perustuu TPC-H-päätöstukivertailuarvoon, nimeltään PDS-H. Uusimmat tulokset (toukokuu 2025) vertailevat Polarsia Pandasiin ja muihin moottoreihin standardoiduilla analyyttisilla kyselyillä.

Keskeiset havainnot virallisesta vertailuarvosta:

• Polars päihittää johdonmukaisesti Pandasin merkittävällä marginaalilla kaikissa 22 TPC-H-pohjaisessa kyselyssä
• Polars käyttää huomattavasti vähemmän muistia kuin Pandas vastaavissa operaatioissa
• Vertailuarvo on avoin lähdekoodi GitHubissa, joten tulokset ovat toistettavissa

Energia- ja suorituskykytutkimus

Erillinen Polars-energiavertailuarvostudie havaitsi, että Polars kulutti noin 8× vähemmän energiaa kuin Pandas synteettisissa data-analyysitehtävissä suurilla DataFrame-rakenteilla ja käytti noin 63 % Pandasin vaatimasta energiasta TPC-H-tyyppisissä kyselyissä suurilla tietojoukoilla.

Yleiset suorituskykyominaisuudet

Julkaistujen vertailuarvojen ja yhteisöraporttien perusteella:

• Polars ja DuckDB ovat merkittävästi nopeampia kuin Pandas useimmissa analyyttisissä operaatioissa, erityisesti yli 1M rivin tietojoukoilla
• DuckDB on erityisen vahva aggregointi- ja join-raskaissa työkuormissa
• Modin tarjoaa maltillisia nopeutuksia Pandasiin verrattuna, mutta korkeamman muistinkäytön kustannuksella
• Pandas 2.x Arrow-pohjaisilla dtypeillä on huomattavasti nopeampi kuin Pandas 1.x

Huom: Tarkat suorituskykysuhteet riippuvat voimakkaasti laitteistosta, datan muodosta ja kyselyn monimutkaisuudesta. Testaa aina omilla työkuormillasi.

Polars — Uusi standardi suorituskykykriittiseen työhön

Uusissa projekteissa, joissa suorituskyky on tärkeää, Polars on noussut johtavaksi vaihtoehdoksi Pandasille.

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()
)

Miksi Polars erottuu:

• Merkittävästi nopeampi kuin Pandas useimmissa operaatioissa — vahvistettu virallisilla PDS-H-vertailuarvoilla (lähde)
• Lazy evaluation optimoi kyselysuunnitelman ennen suoritusta. .lazy():n kirjoittaminen alkuun ja .collect():n loppuun on tärkein saatavilla oleva suorituskykyoptimointiaitto
• Johdonmukainen API, joka välttää Pandasin monet sudenkuopat (SettingWithCopyWarning, kuulostaako tutulta?)
• Rust-pohjainen aidolla rinnakkaisuudella — käyttää kaikkia saatavilla olevia ytimiä oletuksena

Rehelliset haitat:

• Ekosysteemikuilu: monet kirjastot odottavat yhä Pandas DataFrame -rakenteita. Muuntaminen .to_pandas():lla on joskus välttämätöntä
• Piirto-integraatio on heikompi — Matplotlib/Seaborn odottavat Pandas-syötettä
• API eroaa tarpeeksi, jotta oppimiskäyrä on todellinen. Pandas-kokeneiden tiimien kannattaa varata noin viikko siirtymään

DuckDB — Kun SQL on suosittu rajapinta

DuckDB ei ole DataFrame-kirjasto — se on sulautettu analyyttinen tietokanta. Mutta siitä on tullut yksi parhaista tavoista analysoida dataa Pythonissa.

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()

Miksi DuckDB on vakuuttava:

• Erinomainen aggregointisuorituskyky — kilpailukykyinen Polarsin kanssa tai nopeampi groupby- ja join-operaatioissa
• Zero-copy-integraatio Pandasin, Polarsin ja Arrow’n kanssa. SQL-kyselyt voivat viitata Pandas DataFrame -rakenteisiin ilman datan kopiointia
• Lukee Parquet-, CSV- ja JSON-tiedostoja suoraan — ei tarvetta erilliselle latausvaiheelle
• Sulautettu — ei palvelinta, ei asennusta, pelkkä pip install duckdb

Milloin valita DuckDB Polarsin sijaan:

• Tiimi tuntee SQL:n paremmin kuin method chainingin
• Tiedostojen kysely suoraan ilman putken rakentamista
• Datan yhdistäminen eri formaateista (CSV + Parquet + JSON)

Milloin Polars on parempi valinta:

• Monimutkaiset monivaihemuunnokset (method chaining on yleensä luettavampaa kuin sisäkkäinen SQL)
• Dataputkien rakentaminen Python-koodissa
• Kun hienojakoinen suorituksen hallinta on tarpeen

Pandas 2.2 — Yhä relevantti (varauksin)

Pandas ei ole kuollut. Arrow-pohjaisilla dtypeillä versiossa 2.x se on merkittävästi nopeampi kuin Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Käytä Arrow-dtypejä parempaan suorituskykyyn
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Valitse yhä Pandas kun:

• Tiimi tuntee sen jo hyvin ja suorituskyky riittää
• Maksimaalinen kirjastoyhteensopivuus on tarpeen (scikit-learn, statsmodels jne.)
• Työskennellään pienillä tietojoukoilla (<1M riviä), joissa suorituskykyerot ovat merkityksettömiä
• Tutkiva analyysi Jupyter-notebookeissa

Harkitse vaihtoehtoja kun:

• Tietojoukot ylittävät käytettävissä olevan RAM-muistin
• Rakennetaan tuotantodataputkia, joissa suorituskyky on tärkeää
• Työskennellään säännöllisesti yli 10M rivin tietojoukoilla

Modin — Vaikea suositus

Modin lupaa nopeuttaa Pandasia muuttamalla yhden import-rivin. Käytännössä kompromissit ovat merkittäviä:

• Korkeampi muistinkäyttö kuin Pandasilla itsellään (data jaetaan prosessien välillä)
• Epätäydellinen API-kattavuus — jotkin operaatiot palaavat hiljaisesti Pandasiin
• Käynnistyksen ylimääräkuorma tekee siitä hitaamman pienillä tietojoukoilla
• Virheenkorjauksen monimutkaisuus kasvaa kun hajautettu suoritus kohtaa ongelmia

Arvio: Useimmille tiimeille on parempi joko pysyä Pandasissa (yhteensopivuuden vuoksi) tai siirtyä Polarsiin (suorituskyvyn vuoksi). Modin asettuu hankalaan välimaastoon, joka ei täytä kumpaakaan tavoitetta täysin.

Päätöskehys

Onko data < 1M riviä?
  → Pandas (Arrow-dtypeillä) toimii hyvin. Älä ylimieti.

Onko tiimi SQL-ensisijainen?
  → DuckDB.

Rakennetaanko Python-dataputkea?
  → Polars.

Pitääkö kysellä tiedostoja lataamatta niitä?
  → DuckDB.

Data > 100M riviä yhdellä koneella?
  → Polars (lazy mode) tai DuckDB.

Data suurempi kuin käytettävissä oleva RAM?
  → DuckDB tai Polars (streaming-tila).

Lisälukemista

• Polars PDS-H -vertailuarvotulokset (toukokuu 2025)
• Polars energia- ja suorituskykytutkimus
• Polars Benchmark Repository (GitHub)
• DuckDB-dokumentaatio
• Pandas 2.x Arrow Backend

Kysyttävää Pandasista siirtymisestä? Ota yhteyttä: [email protected].