Library Python Terbaik untuk Analisis Data di 2026: Melampaui Pandas

Pandas telah menjadi library Python default untuk analisis data selama lebih dari satu dekade. Di tahun 2026, ia masih ada di mana-mana — tetapi bukan lagi pilihan yang jelas. Generasi baru library menawarkan performa yang jauh lebih baik, penggunaan memori yang lebih rendah, dan API yang lebih intuitif.

Panduan ini membandingkan opsi-opsi utama dan membantu menentukan mana yang paling cocok untuk berbagai kasus penggunaan.

Para Pesaing

Performa: Apa yang Ditunjukkan Benchmark

Alih-alih mengarang angka, berikut yang ditunjukkan benchmark resmi dan pihak ketiga:

Benchmark Polars PDS-H (Berbasis TPC-H)

Tim Polars mengelola suite benchmark open source yang diturunkan dari benchmark pendukung keputusan TPC-H, disebut PDS-H. Hasil terbaru (Mei 2025) membandingkan Polars dengan Pandas dan engine lainnya pada query analitik terstandarisasi.

Temuan utama dari benchmark resmi:

• Polars secara konsisten mengungguli Pandas dengan margin signifikan di semua 22 query turunan TPC-H
• Polars menggunakan memori yang jauh lebih sedikit dibandingkan Pandas untuk operasi yang setara
• Benchmark bersifat open source di GitHub, sehingga hasilnya dapat direproduksi

Studi Energi dan Performa

Sebuah studi benchmark energi Polars yang terpisah menemukan bahwa Polars mengonsumsi sekitar 8× lebih sedikit energi dibandingkan Pandas dalam tugas analisis data sintetis dengan DataFrame besar, dan menggunakan sekitar 63% dari energi yang dibutuhkan Pandas untuk query bergaya TPC-H pada dataset besar.

Karakteristik Performa Umum

Berdasarkan benchmark yang dipublikasikan dan laporan komunitas:

• Polars dan DuckDB secara signifikan lebih cepat dari Pandas untuk sebagian besar operasi analitik, terutama pada dataset di atas 1 juta baris
• DuckDB cenderung sangat kuat pada beban kerja yang berat di agregasi dan join
• Modin memberikan percepatan moderat dibandingkan Pandas tetapi dengan biaya penggunaan memori yang lebih tinggi
• Pandas 2.x dengan dtype berbasis Arrow secara nyata lebih cepat dari Pandas 1.x

Catatan: Rasio performa yang tepat sangat bergantung pada hardware, bentuk data, dan kompleksitas query. Selalu lakukan benchmark pada beban kerja Anda sendiri.

Polars — Standar Baru untuk Pekerjaan yang Kritis Terhadap Performa

Untuk proyek baru di mana performa penting, Polars telah muncul sebagai alternatif utama untuk 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()
)

Mengapa Polars menonjol:

• Secara signifikan lebih cepat dari Pandas di sebagian besar operasi — dikonfirmasi oleh benchmark resmi PDS-H (sumber)
• Lazy evaluation mengoptimalkan rencana query sebelum eksekusi. Menulis .lazy() di awal dan .collect() di akhir adalah optimasi performa terpenting yang tersedia
• API yang konsisten yang menghindari banyak jebakan Pandas (SettingWithCopyWarning, pernah dengar?)
• Berbasis Rust dengan paralelisme sejati — menggunakan semua core yang tersedia secara default

Kekurangan yang jujur:

• Kesenjangan ekosistem: banyak library masih mengharapkan DataFrame Pandas. Konversi dengan .to_pandas() terkadang tidak terhindarkan
• Integrasi plotting lebih lemah — Matplotlib/Seaborn mengharapkan input Pandas
• API cukup berbeda sehingga ada kurva pembelajaran nyata. Tim yang berpengalaman dengan Pandas sebaiknya menganggarkan sekitar satu minggu untuk transisi

DuckDB — Ketika SQL Adalah Antarmuka yang Disukai

DuckDB bukan library DataFrame — melainkan database analitik tertanam. Tetapi ia telah menjadi salah satu cara terbaik untuk menganalisis data di 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()

Mengapa DuckDB meyakinkan:

• Performa agregasi yang sangat baik — kompetitif dengan atau lebih cepat dari Polars pada operasi groupby dan join
• Integrasi zero-copy dengan Pandas, Polars, dan Arrow. Query SQL dapat mereferensikan DataFrame Pandas tanpa menyalin data
• Membaca Parquet, CSV, JSON langsung — tidak perlu langkah pemuatan eksplisit
• Tertanam — tanpa server, tanpa setup, cukup pip install duckdb

Kapan memilih DuckDB daripada Polars:

• Tim lebih nyaman dengan SQL daripada method chaining
• Meng-query file langsung tanpa membangun pipeline
• Menggabungkan data dari berbagai format (CSV + Parquet + JSON)

Kapan Polars adalah pilihan yang lebih baik:

• Transformasi multi-langkah yang kompleks (method chaining cenderung lebih mudah dibaca daripada SQL bersarang)
• Membangun pipeline data dalam kode Python
• Ketika kontrol granular atas eksekusi diperlukan

Pandas 2.2 — Masih Relevan (Dengan Catatan)

Pandas tidak mati. Dengan dtype berbasis Arrow di versi 2.x, ia secara signifikan lebih cepat dari Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Gunakan dtype Arrow untuk performa lebih baik
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Masih pilih Pandas ketika:

• Tim sudah mengenalnya dengan baik dan performanya memadai
• Kompatibilitas library maksimum diperlukan (scikit-learn, statsmodels, dll.)
• Bekerja dengan dataset kecil (<1 juta baris) di mana perbedaan performa dapat diabaikan
• Melakukan analisis eksploratif di notebook Jupyter

Pertimbangkan alternatif ketika:

• Dataset melebihi RAM yang tersedia
• Membangun pipeline data produksi di mana performa penting
• Bekerja secara rutin dengan dataset di atas 10 juta baris

Modin — Rekomendasi yang Sulit

Modin menjanjikan percepatan Pandas hanya dengan mengubah satu baris import. Dalam praktiknya, kompromi yang ada cukup signifikan:

• Penggunaan memori lebih tinggi dari Pandas sendiri (mendistribusikan data antar proses)
• Cakupan API tidak lengkap — beberapa operasi diam-diam kembali ke Pandas
• Overhead startup membuatnya lebih lambat untuk dataset kecil
• Kompleksitas debugging meningkat ketika eksekusi terdistribusi mengalami masalah

Penilaian: Untuk sebagian besar tim, lebih baik tetap dengan Pandas (untuk kompatibilitas) atau beralih ke Polars (untuk performa). Modin menempati posisi tengah yang kurang nyaman yang tidak memenuhi kedua tujuan secara penuh.

Kerangka Keputusan

Apakah data < 1 juta baris?
  → Pandas (dengan dtype Arrow) sudah cukup. Jangan terlalu dipikirkan.

Apakah tim mengutamakan SQL?
  → DuckDB.

Membangun pipeline data Python?
  → Polars.

Perlu meng-query file tanpa memuatnya?
  → DuckDB.

Data > 100 juta baris di satu mesin?
  → Polars (lazy mode) atau DuckDB.

Data lebih besar dari RAM yang tersedia?
  → DuckDB atau Polars (mode streaming).

Bacaan Lanjutan

• Hasil Benchmark Polars PDS-H (Mei 2025)
• Studi Energi & Performa Polars
• Repository Benchmark Polars (GitHub)
• Dokumentasi DuckDB
• Pandas 2.x Arrow Backend

Punya pertanyaan tentang migrasi dari Pandas? Hubungi kami di [email protected].