Pandas एक दशक से अधिक समय से Python डेटा विश्लेषण की मानक लाइब्रेरी रही है। 2026 में, यह अभी भी हर जगह है — लेकिन अब यह स्पष्ट विकल्प नहीं रहा। नई पीढ़ी की लाइब्रेरी नाटकीय रूप से बेहतर प्रदर्शन, कम मेमोरी उपयोग और अधिक सहज API प्रदान करती हैं।

यह गाइड प्रमुख विकल्पों की तुलना करती है और यह निर्धारित करने में मदद करती है कि कौन सा विकल्प किस उपयोग के लिए उपयुक्त है।

प्रतिस्पर्धी

लाइब्रेरीपरिपक्वताभाषामुख्य लाभ
Pandas 2.2परिपक्वC/Pythonइकोसिस्टम, परिचितता
Polars 1.xस्थिरRustगति, मेमोरी दक्षता
DuckDB 1.xस्थिरC++SQL इंटरफ़ेस, zero-copy
Modinस्थिरPythonPandas का ड्रॉप-इन विकल्प
VaexरखरखावC++/Pythonआउट-ऑफ-कोर प्रोसेसिंग
DataFusion (Python)बढ़ता हुआRustApache Arrow नेटिव

प्रदर्शन: बेंचमार्क क्या दिखाते हैं

मनगढ़ंत संख्याएँ देने के बजाय, यहाँ आधिकारिक और तृतीय-पक्ष बेंचमार्क के परिणाम हैं:

Polars PDS-H बेंचमार्क (TPC-H आधारित)

Polars टीम TPC-H decision support benchmark से व्युत्पन्न एक ओपन-सोर्स बेंचमार्क सूट PDS-H का रखरखाव करती है। नवीनतम परिणाम (मई 2025) मानकीकृत विश्लेषणात्मक क्वेरी पर Polars की तुलना Pandas और अन्य इंजनों से करते हैं।

आधिकारिक बेंचमार्क से मुख्य निष्कर्ष:

  • Polars लगातार Pandas से बेहतर प्रदर्शन करता है — सभी 22 TPC-H-व्युत्पन्न क्वेरी में महत्वपूर्ण अंतर से
  • Polars समकक्ष कार्यों के लिए Pandas से काफी कम मेमोरी का उपयोग करता है
  • बेंचमार्क GitHub पर ओपन सोर्स है, इसलिए परिणाम पुनः प्रस्तुत किए जा सकते हैं

ऊर्जा और प्रदर्शन अध्ययन

एक अलग Polars ऊर्जा बेंचमार्क अध्ययन ने पाया कि Polars ने बड़े DataFrames के साथ सिंथेटिक डेटा विश्लेषण कार्यों में Pandas से लगभग 8 गुना कम ऊर्जा की खपत की, और बड़े डेटासेट पर TPC-H-शैली की क्वेरी के लिए Pandas द्वारा आवश्यक ऊर्जा का लगभग 63% उपयोग किया।

सामान्य प्रदर्शन विशेषताएँ

प्रकाशित बेंचमार्क और समुदाय रिपोर्ट के आधार पर:

  • Polars और DuckDB अधिकांश विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए Pandas से काफी तेज़ हैं, विशेष रूप से 1M से अधिक पंक्तियों वाले डेटासेट पर
  • DuckDB aggregation और join-भारी कार्यभार पर विशेष रूप से मजबूत है
  • Modin Pandas की तुलना में मामूली गति वृद्धि प्रदान करता है लेकिन अधिक मेमोरी उपयोग की कीमत पर
  • Arrow-backed dtypes के साथ Pandas 2.x Pandas 1.x से काफी तेज़ है

नोट: सटीक प्रदर्शन अनुपात हार्डवेयर, डेटा आकार और क्वेरी जटिलता पर बहुत निर्भर करते हैं। हमेशा अपने कार्यभार पर बेंचमार्क करें।

Polars — प्रदर्शन-महत्वपूर्ण कार्य के लिए नया मानक

नई परियोजनाओं के लिए जहाँ प्रदर्शन मायने रखता है, Polars Pandas के प्रमुख विकल्प के रूप में उभरा है।

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()
)

Polars क्यों उत्कृष्ट है:

  • अधिकांश कार्यों में Pandas से काफी तेज़ — आधिकारिक PDS-H बेंचमार्क द्वारा पुष्टि (स्रोत)
  • Lazy evaluation निष्पादन से पहले क्वेरी प्लान को अनुकूलित करता है। शुरू में .lazy() और अंत में .collect() लिखना उपलब्ध सबसे बड़ा प्रदर्शन अनुकूलन है
  • सुसंगत API जो Pandas की कई समस्याओं से बचता है (SettingWithCopyWarning, कोई?)
  • Rust-संचालित उचित समानांतरता के साथ — डिफ़ॉल्ट रूप से सभी उपलब्ध कोर का उपयोग करता है

ईमानदार कमियाँ:

  • इकोसिस्टम का अंतर: कई लाइब्रेरी अभी भी Pandas DataFrames की अपेक्षा करती हैं। .to_pandas() से रूपांतरण कभी-कभी अपरिहार्य है
  • प्लॉटिंग एकीकरण कमजोर है — Matplotlib/Seaborn Pandas इनपुट की अपेक्षा करते हैं
  • API काफी अलग है इसलिए एक वास्तविक सीखने की अवस्था है। Pandas अनुभवी टीमों को परिवर्तन के लिए लगभग एक सप्ताह का बजट रखना चाहिए

DuckDB — जब SQL पसंदीदा इंटरफ़ेस हो

DuckDB एक DataFrame लाइब्रेरी नहीं है — यह एक एम्बेडेड विश्लेषणात्मक डेटाबेस है। लेकिन यह Python में डेटा विश्लेषण के सबसे अच्छे तरीकों में से एक बन गया है।

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()

DuckDB क्यों आकर्षक है:

  • उत्कृष्ट aggregation प्रदर्शन — groupby और join कार्यों पर Polars के बराबर या तेज़
  • Pandas, Polars और Arrow के साथ zero-copy एकीकरण। SQL क्वेरी बिना डेटा कॉपी किए Pandas DataFrames को संदर्भित कर सकती हैं
  • Parquet, CSV, JSON सीधे पढ़ता है — कोई स्पष्ट लोडिंग चरण आवश्यक नहीं
  • एम्बेडेड — कोई सर्वर नहीं, कोई सेटअप नहीं, बस pip install duckdb

DuckDB को Polars पर कब चुनें:

  • टीम method chaining की तुलना में SQL से अधिक सहज हो
  • पाइपलाइन बनाए बिना सीधे फ़ाइलों पर क्वेरी करना
  • विभिन्न प्रारूपों (CSV + Parquet + JSON) में डेटा जोड़ना

Polars कब बेहतर विकल्प है:

  • जटिल बहु-चरणीय रूपांतरण (method chaining नेस्टेड SQL से अधिक पठनीय होता है)
  • Python कोड में डेटा पाइपलाइन बनाना
  • जब निष्पादन पर सूक्ष्म नियंत्रण आवश्यक हो

Pandas 2.2 — अभी भी प्रासंगिक (कुछ चेतावनियों के साथ)

Pandas मृत नहीं है। 2.x में Arrow-backed dtypes के साथ, यह Pandas 1.x से काफी तेज़ है:

import pandas as pd

# बेहतर प्रदर्शन के लिए Arrow dtypes का उपयोग करें
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Pandas तब चुनें जब:

  • टीम इसे पहले से अच्छी तरह जानती है और प्रदर्शन पर्याप्त है
  • अधिकतम लाइब्रेरी संगतता आवश्यक है (scikit-learn, statsmodels, आदि)
  • छोटे डेटासेट (<1M पंक्तियाँ) के साथ काम कर रहे हैं जहाँ प्रदर्शन अंतर नगण्य है
  • Jupyter notebooks में खोजपूर्ण विश्लेषण कर रहे हैं

विकल्पों पर विचार करें जब:

  • डेटासेट उपलब्ध RAM से अधिक हो
  • प्रोडक्शन डेटा पाइपलाइन बना रहे हों जहाँ प्रदर्शन मायने रखता है
  • नियमित रूप से 10M से अधिक पंक्तियों वाले डेटासेट के साथ काम कर रहे हों

Modin — एक कठिन सिफारिश

Modin वादा करता है कि एक import लाइन बदलकर Pandas को तेज़ कर सकता है। व्यवहार में, समझौते महत्वपूर्ण हैं:

  • Pandas से अधिक मेमोरी उपयोग (यह प्रक्रियाओं में डेटा वितरित करता है)
  • अधूरा API कवरेज — कुछ कार्य चुपचाप Pandas पर वापस आ जाते हैं
  • स्टार्टअप ओवरहेड छोटे डेटासेट के लिए इसे धीमा बनाता है
  • डिबगिंग जटिलता बढ़ जाती है जब वितरित निष्पादन में समस्याएँ आती हैं

मूल्यांकन: अधिकांश टीमों के लिए, Pandas के साथ रहना (संगतता के लिए) या Polars पर स्विच करना (प्रदर्शन के लिए) बेहतर है। Modin एक अजीब मध्य स्थिति में है जो दोनों लक्ष्यों को पूरी तरह संतुष्ट नहीं करता।

निर्णय फ्रेमवर्क

डेटा < 1M पंक्तियाँ?
  → Pandas (Arrow dtypes के साथ) ठीक काम करता है। ज़्यादा न सोचें।

टीम SQL-प्रथम है?
  → DuckDB।

Python डेटा पाइपलाइन बना रहे हैं?
  → Polars।

फ़ाइलों को लोड किए बिना क्वेरी करना है?
  → DuckDB।

एक मशीन पर डेटा > 100M पंक्तियाँ?
  → Polars (lazy mode) या DuckDB।

डेटा उपलब्ध RAM से बड़ा?
  → DuckDB या Polars (streaming mode)।

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