Najbolje Python biblioteke za analizu podataka u 2026: izvan Pandasa

Pandas je bio zadana Python biblioteka za analizu podataka više od desetljeća. U 2026. je još uvijek svugdje — ali više nije očigledan izbor. Nova generacija biblioteka nudi dramatično bolju performansu, manju potrošnju memorije i intuitivnije API-je.

Ovaj vodič uspoređuje glavne opcije i pomaže odrediti koja odgovara različitim slučajevima korištenja.

Natjecatelji

Performanse: što pokazuju benchmarkovi

Umjesto izmišljanja brojeva, evo što pokazuju službeni i neovisni benchmarkovi:

Polars PDS-H Benchmark (izveden iz TPC-H)

Tim Polarsa održava skup benchmarkova otvorenog koda izveden iz TPC-H decision support benchmarka, nazvan PDS-H. Najnoviji rezultati (svibanj 2025.) uspoređuju Polars s Pandasom i drugim engineima na standardiziranim analitičkim upitima.

Ključni nalazi iz službenog benchmarka:

• Polars dosljedno nadmašuje Pandas sa značajnom razlikom u svih 22 upita izvedenih iz TPC-H
• Polars koristi znatno manje memorije od Pandasa za ekvivalentne operacije
• Benchmark je otvorenog koda na GitHubu, pa su rezultati ponovljivi

Studija energetske učinkovitosti i performansi

Zasebna studija energetskog benchmarka Polarsa utvrdila je da je Polars potrošio otprilike 8 puta manje energije od Pandasa u sintetičkim zadacima analize podataka s velikim DataFrameovima te je koristio otprilike 63% energije potrebne Pandasu za upite u stilu TPC-H na velikim skupovima podataka.

Opće karakteristike performansi

Na temelju objavljenih benchmarkova i izvještaja zajednice:

• Polars i DuckDB su značajno brži od Pandasa za većinu analitičkih operacija, posebno na skupovima podataka iznad 1M redaka
• DuckDB je posebno jak u opterećenjima s intenzivnom agregacijom i join operacijama
• Modin pruža umjereno ubrzanje u odnosu na Pandas, ali uz cijenu veće potrošnje memorije
• Pandas 2.x s Arrow-backed dtypes je primjetno brži od Pandas 1.x

Napomena: točni omjeri performansi uvelike ovise o hardveru, obliku podataka i složenosti upita. Uvijek radite benchmarkove na vlastitim radnim opterećenjima.

Polars — novi standard za rad kritičan prema performansama

Za nove projekte gdje performanse su bitne, Polars se nametnuo kao vodeća alternativa Pandasu.

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()
)

Zašto se Polars ističe:

• Značajno brži od Pandasa u većini operacija — potvrđeno službenim PDS-H benchmarkovima (izvor)
• Lijeno evaluiranje optimizira plan upita prije izvršavanja. Pisanje .lazy() na početku i .collect() na kraju je najveća dostupna optimizacija performansi
• Dosljedan API koji izbjegava mnoge zamke Pandasa (SettingWithCopyWarning, poznato?)
• Pokretan Rustom s pravim paralelizmom — koristi sve dostupne jezgre prema zadanim postavkama

Iskreni nedostaci:

• Jaz u ekosustavu: mnoge biblioteke još uvijek očekuju Pandas DataFrameove. Pretvaranje s .to_pandas() ponekad je neizbježno
• Integracija s vizualizacijom je slabija — Matplotlib/Seaborn očekuju Pandas ulaz
• API je dovoljno različit da postoji stvarna krivulja učenja. Timovi iskusni s Pandasom trebaju predvidjeti otprilike tjedan dana za prijelaz

DuckDB — kada je SQL preferirano sučelje

DuckDB nije DataFrame biblioteka — to je ugrađena analitička baza podataka. Ali postala je jedan od najboljih načina analize podataka u Pythonu.

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()

Zašto je DuckDB uvjerljiv:

• Izvrsne performanse agregacije — konkurentan ili brži od Polarsa u groupby i join operacijama
• Zero-copy integracija s Pandasom, Polarsom i Arrowom. SQL upiti mogu referencirati Pandas DataFrameove bez kopiranja podataka
• Čita Parquet, CSV, JSON izravno — bez eksplicitnog koraka učitavanja
• Ugrađen — nema servera, nema postavljanja, samo pip install duckdb

Kada odabrati DuckDB umjesto Polarsa:

• Tim je ugodniji sa SQL-om nego s ulančavanjem metoda
• Upiti izravno nad datotekama bez izgradnje pipelinea
• Spajanje podataka iz različitih formata (CSV + Parquet + JSON)

Kada je Polars bolji izbor:

• Složene višekoračne transformacije (ulančavanje metoda obično je čitljivije od ugniježđenog SQL-a)
• Izgradnja podatkovnih pipelinea u Python kodu
• Kada je potrebna fina kontrola nad izvršavanjem

Pandas 2.2 — još uvijek relevantan (uz napomene)

Pandas nije mrtav. S Arrow-backed dtypes u verziji 2.x, značajno je brži od Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Koristite Arrow dtypes za bolje performanse
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Odaberite Pandas kada:

• Tim ga dobro poznaje i performanse su adekvatne
• Potrebna je maksimalna kompatibilnost s bibliotekama (scikit-learn, statsmodels itd.)
• Radite s malim skupovima podataka (<1M redaka) gdje su razlike u performansama zanemarive
• Radite istraživačku analizu u Jupyter notebookovima

Razmotrite alternative kada:

• Skupovi podataka prelaze dostupnu RAM memoriju
• Gradite produkcijske podatkovne pipelinee gdje su performanse bitne
• Redovito radite sa skupovima podataka iznad 10M redaka

Modin — teška preporuka

Modin obećava ubrzanje Pandasa promjenom jednog reda importa. U praksi su kompromisi značajni:

• Veća potrošnja memorije od samog Pandasa (distribuira podatke između procesa)
• Nepotpuna pokrivenost API-ja — neke operacije tiho se vraćaju na Pandas
• Opterećenje pri pokretanju ga čini sporijim za male skupove podataka
• Složenost debugiranja raste kada distribuirano izvršavanje naiđe na probleme

Ocjena: Za većinu timova bolje je ostati s Pandasom (za kompatibilnost) ili prijeći na Polars (za performanse). Modin zauzima neugodnu sredinu koja ne zadovoljava u potpunosti nijedan cilj.

Okvir za donošenje odluka

Podaci < 1M redaka?
  → Pandas (s Arrow dtypes) radi dobro. Ne komplicirajte.

Tim preferira SQL?
  → DuckDB.

Gradite Python podatkovni pipeline?
  → Polars.

Trebate upite nad datotekama bez učitavanja?
  → DuckDB.

Podaci > 100M redaka na jednom stroju?
  → Polars (lazy mode) ili DuckDB.

Podaci veći od dostupne RAM memorije?
  → DuckDB ili Polars (streaming mode).

Daljnje čitanje

• Rezultati Polars PDS-H Benchmarka (svibanj 2025.)
• Studija energetske učinkovitosti i performansi Polarsa
• Repozitorij Polars Benchmark (GitHub)
• Dokumentacija DuckDB-a
• Pandas 2.x Arrow Backend

Imate pitanja o migraciji s Pandasa? Javite se na [email protected].