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

Performance : ce que montrent les benchmarks

Plutôt que d’inventer des chiffres, voici ce que démontrent les benchmarks officiels et tiers.

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

L’équipe Polars maintient une suite de benchmarks open source dérivée du benchmark TPC-H, appelée PDS-H. Les résultats les plus récents (mai 2025) comparent Polars à d’autres moteurs sur des requêtes analytiques standardisées.

Principaux constats :

• Polars surpasse systématiquement Pandas avec une marge significative sur les 22 requêtes dérivées de TPC-H
• Polars consomme nettement moins de mémoire que Pandas pour des opérations équivalentes
• Le benchmark est open source sur GitHub, les résultats sont donc reproductibles

Étude sur l’énergie et la performance

Une étude séparée sur la consommation énergétique a montré que Polars consommait environ 8 fois moins d’énergie que Pandas lors de tâches d’analyse sur de grands DataFrames, et utilisait environ 63 % de l’énergie requise par Pandas pour des requêtes de type TPC-H sur de grands jeux de données.

Tendances générales de performance

D’après les benchmarks publiés et les retours de la communauté :

• Polars et DuckDB sont nettement plus rapides que Pandas pour la plupart des opérations analytiques, en particulier sur les jeux de données dépassant 1 million de lignes
• DuckDB excelle particulièrement sur les charges de travail riches en agrégations et en jointures
• Modin offre des gains modestes par rapport à Pandas, mais au prix d’une consommation mémoire accrue
• Pandas 2.x avec les dtypes Arrow est sensiblement plus rapide que Pandas 1.x

Note : les ratios de performance exacts dépendent fortement du matériel, de la forme des données et de la complexité des requêtes. Il est indispensable de benchmarker sur ses propres charges de travail.

Polars — Le nouveau standard pour les projets exigeants en performance

Pour les nouveaux projets où la performance compte, Polars s’est imposé comme l’alternative de référence à 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()
)

Pourquoi Polars se distingue :

• Nettement plus rapide que Pandas sur la plupart des opérations — confirmé par les benchmarks PDS-H (source)
• Évaluation paresseuse qui optimise le plan de requête avant l’exécution. Il suffit d’écrire .lazy() au début et .collect() à la fin pour bénéficier de la plus grande optimisation de performance disponible
• API cohérente qui évite les pièges classiques de Pandas (le fameux SettingWithCopyWarning, par exemple)
• Implémenté en Rust avec un vrai parallélisme — utilise tous les cœurs disponibles par défaut

Les inconvénients honnêtes :

• Écart d’écosystème : de nombreuses bibliothèques attendent encore des DataFrames Pandas. La conversion via .to_pandas() est parfois inévitable
• L’intégration avec la visualisation est plus faible — Matplotlib/Seaborn s’attendent à des données Pandas
• L’API est suffisamment différente pour qu’il y ait une vraie courbe d’apprentissage. Les équipes expérimentées en Pandas devraient prévoir environ une semaine de transition

DuckDB — Quand SQL est l’interface préférée

DuckDB n’est pas une bibliothèque de DataFrames — c’est une base de données analytique embarquée. Mais c’est devenu l’un des meilleurs moyens d’analyser des données 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()

Pourquoi DuckDB est convaincant :

• Excellente performance en agrégation — compétitif voire supérieur à Polars sur les opérations de groupby et de jointure
• Intégration zéro copie avec Pandas, Polars et Arrow. Les requêtes SQL peuvent référencer des DataFrames Pandas sans copier les données
• Lit directement Parquet, CSV et JSON — pas d’étape de chargement explicite
• Embarqué — pas de serveur, pas de configuration, juste pip install duckdb

Quand préférer DuckDB à Polars :

• L’équipe est plus à l’aise avec SQL qu’avec le chaînage de méthodes
• On veut interroger des fichiers directement sans construire de pipeline
• On doit joindre des données provenant de formats différents (CSV + Parquet + JSON)

Quand Polars est le meilleur choix :

• Transformations complexes en plusieurs étapes (le chaînage de méthodes est souvent plus lisible que le SQL imbriqué)
• Construction de pipelines de données en code Python
• Quand un contrôle fin de l’exécution est nécessaire

Pandas 2.2 — Toujours pertinent (sous conditions)

Pandas n’est pas mort. Avec les dtypes Arrow en version 2.x, il est sensiblement plus rapide que Pandas 1.x :

import pandas as pd

# Utiliser les dtypes Arrow pour de meilleures performances
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Quand rester sur Pandas :

• L’équipe le maîtrise déjà et la performance est suffisante
• La compatibilité maximale avec d’autres bibliothèques est nécessaire (scikit-learn, statsmodels, etc.)
• On travaille avec de petits jeux de données (<1M de lignes) où les différences de performance sont négligeables
• Pour l’analyse exploratoire dans des notebooks Jupyter

Quand envisager des alternatives :

• Les jeux de données dépassent la RAM disponible
• On construit des pipelines de données en production où la performance compte
• On manipule régulièrement des jeux de données de plus de 10 millions de lignes

Modin — Une recommandation difficile

Modin promet d’accélérer Pandas en changeant une seule ligne d’import. En pratique, les compromis sont importants :

• Consommation mémoire supérieure à Pandas lui-même (les données sont distribuées entre les processus)
• Couverture API incomplète — certaines opérations retombent silencieusement sur Pandas
• Surcoût au démarrage qui le rend plus lent sur les petits jeux de données
• Complexité de débogage accrue lorsque l’exécution distribuée rencontre des problèmes

Évaluation : Pour la plupart des équipes, il vaut mieux rester sur Pandas (pour la compatibilité) ou passer à Polars (pour la performance). Modin occupe un entre-deux inconfortable qui ne satisfait pleinement aucun des deux objectifs.

Arbre de décision

Les données font moins d'1M de lignes ?
  → Pandas (avec dtypes Arrow) suffit. Inutile de se compliquer la vie.

L'équipe préfère SQL ?
  → DuckDB.

Construction d'un pipeline de données Python ?
  → Polars.

Besoin d'interroger des fichiers sans les charger ?
  → DuckDB.

Plus de 100M de lignes sur une seule machine ?
  → Polars (mode lazy) ou DuckDB.

Les données dépassent la RAM disponible ?
  → DuckDB ou Polars (mode streaming).

Pour aller plus loin

• Résultats du benchmark PDS-H de Polars (mai 2025)
• Étude énergie et performance de Polars
• Dépôt de benchmarks Polars (GitHub)
• Documentation DuckDB
• Backend Arrow de Pandas 2.x

Des questions sur la migration depuis Pandas ? Contactez-nous à [email protected].