Les meilleures bibliothèques Python pour l'analyse de données en 2026 : au-delà de Pandas
Pandas est la bibliothèque de référence pour l’analyse de données en Python depuis plus de dix ans. En 2026, elle reste omniprésente — mais n’est plus le choix évident. Une nouvelle génération de bibliothèques offre des performances nettement supérieures, une consommation mémoire réduite et des APIs plus intuitives. Ce guide compare les principales options et aide à déterminer laquelle convient le mieux selon les cas d’usage. Les concurrents Bibliothèque Maturité Langage Atout principal Pandas 2.2 Mature C/Python Écosystème, adoption Polars 1.x Stable Rust Vitesse, efficacité mémoire DuckDB 1.x Stable C++ Interface SQL, zéro copie Modin Stable Python Remplacement direct de Pandas Vaex Maintenance C++/Python Traitement hors mémoire DataFusion (Python) En croissance Rust Natif Apache Arrow Performance : ce que montrent les benchmarks Plutôt que d’inventer des chiffres, voici ce que démontrent les benchmarks officiels et tiers. ...