De beste Python-bibliotheken voor data-analyse in 2026: Voorbij Pandas

Pandas was ruim tien jaar de standaard Python-bibliotheek voor data-analyse. In 2026 is het nog steeds overal aanwezig — maar het is niet langer de vanzelfsprekende keuze. Een nieuwe generatie bibliotheken biedt dramatisch betere prestaties, lager geheugengebruik en intuïtievere API’s.

Deze gids vergelijkt de belangrijkste opties en helpt bepalen welke het beste past bij verschillende use cases.

De Kandidaten

Bibliotheek	Volwassenheid	Geschreven in	Belangrijkste voordeel
Pandas 2.2	Volwassen	C/Python	Ecosysteem, bekendheid
Polars 1.x	Stabiel	Rust	Snelheid, geheugenefficiëntie
DuckDB 1.x	Stabiel	C++	SQL-interface, zero-copy
Modin	Stabiel	Python	Drop-in Pandas-vervanging
Vaex	Onderhoud	C++/Python	Out-of-core verwerking
DataFusion (Python)	Groeiend	Rust	Apache Arrow natief

Prestaties: Wat de benchmarks laten zien

In plaats van cijfers te verzinnen, hier wat officiële en onafhankelijke benchmarks aantonen:

Polars PDS-H Benchmark (TPC-H-gebaseerd)

Het Polars-team onderhoudt een open-source benchmarksuite gebaseerd op de TPC-H decision-support benchmark, genaamd PDS-H. De nieuwste resultaten (mei 2025) vergelijken Polars met Pandas en andere engines op gestandaardiseerde analytische queries.

Belangrijkste bevindingen uit de officiële benchmark:

Polars presteert consistent beter dan Pandas met een aanzienlijke marge over alle 22 TPC-H-afgeleide queries
Polars gebruikt aanzienlijk minder geheugen dan Pandas voor equivalente operaties
De benchmark is open source op GitHub, dus resultaten zijn reproduceerbaar

Energie- en prestatiestudie

Een aparte Polars energie-benchmarkstudie toonde aan dat Polars ongeveer 8× minder energie verbruikte dan Pandas bij synthetische data-analysetaken met grote DataFrames, en ongeveer 63% van de energie die Pandas nodig had voor TPC-H-achtige queries op grote datasets.

Algemene prestatiekenmerken

Op basis van gepubliceerde benchmarks en community-rapporten:

Polars en DuckDB zijn aanzienlijk sneller dan Pandas voor de meeste analytische operaties, vooral bij datasets boven 1M rijen
DuckDB is bijzonder sterk bij aggregatie- en join-intensieve workloads
Modin biedt bescheiden versnellingen ten opzichte van Pandas, maar ten koste van hoger geheugengebruik
Pandas 2.x met Arrow-backed dtypes is merkbaar sneller dan Pandas 1.x

Let op: Exacte prestatieverhoudingen hangen sterk af van hardware, datavorm en querycomplexiteit. Benchmark altijd op je eigen workloads.

Polars — De nieuwe standaard voor prestatie-kritisch werk

Voor nieuwe projecten waar prestatie belangrijk is, heeft Polars zich gevestigd als het leidende alternatief voor 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()
)

Waarom Polars opvalt:

Aanzienlijk sneller dan Pandas bij de meeste operaties — bevestigd door officiële PDS-H-benchmarks (bron)
Lazy evaluation optimaliseert het queryplan vóór uitvoering. .lazy() aan het begin en .collect() aan het einde schrijven is de belangrijkste beschikbare prestatie-optimalisatie
Consistente API die veel Pandas-valkuilen vermijdt (SettingWithCopyWarning, iemand?)
Rust-aangedreven met echte parallellisatie — gebruikt standaard alle beschikbare cores

De eerlijke nadelen:

Ecosysteem-kloof: veel bibliotheken verwachten nog steeds Pandas DataFrames. Converteren met .to_pandas() is soms onvermijdelijk
Plotting-integratie is zwakker — Matplotlib/Seaborn verwachten Pandas-invoer
De API verschilt genoeg dat er een echte leercurve is. Teams met Pandas-ervaring moeten ongeveer een week inplannen voor de overstap

DuckDB — Wanneer SQL de voorkeur heeft

DuckDB is geen DataFrame-bibliotheek — het is een ingebedde analytische database. Maar het is een van de beste manieren geworden om data te analyseren in 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()

Waarom DuckDB aantrekkelijk is:

Uitstekende aggregatieprestaties — concurrerend met of sneller dan Polars bij groupby- en join-operaties
Zero-copy-integratie met Pandas, Polars en Arrow. SQL-queries kunnen Pandas DataFrames refereren zonder data te kopiëren
Leest Parquet, CSV, JSON direct — geen expliciete laadstap nodig
Ingebed — geen server, geen setup, gewoon pip install duckdb

Wanneer DuckDB kiezen boven Polars:

Het team is meer vertrouwd met SQL dan met method chaining
Direct bestanden bevragen zonder een pipeline op te bouwen
Data uit verschillende formaten samenvoegen (CSV + Parquet + JSON)

Wanneer Polars de betere keuze is:

Complexe meerstaps-transformaties (method chaining is doorgaans leesbaarder dan genest SQL)
Het bouwen van datapipelines in Python-code
Wanneer fijnmazige controle over de uitvoering nodig is

Pandas 2.2 — Nog steeds relevant (met kanttekeningen)

Pandas is niet dood. Met Arrow-backed dtypes in 2.x is het aanzienlijk sneller dan Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Gebruik Arrow-dtypes voor betere prestaties
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Kies nog steeds voor Pandas wanneer:

Het team het al goed kent en de prestaties voldoende zijn
Maximale bibliotheekcompatibiliteit nodig is (scikit-learn, statsmodels, enz.)
Er gewerkt wordt met kleine datasets (<1M rijen) waar prestatieverschillen verwaarloosbaar zijn
Verkennende analyse in Jupyter-notebooks wordt gedaan

Overweeg alternatieven wanneer:

Datasets het beschikbare RAM overschrijden
Productie-datapipelines worden gebouwd waar prestaties ertoe doen
Regelmatig met datasets boven 10M rijen wordt gewerkt

Modin — Een lastige aanbeveling

Modin belooft Pandas te versnellen door één importregel te wijzigen. In de praktijk zijn de compromissen aanzienlijk:

Hoger geheugengebruik dan Pandas zelf (het distribueert data over processen)
Onvolledige API-dekking — sommige operaties vallen stilzwijgend terug op Pandas
Startup-overhead maakt het langzamer voor kleine datasets
Debugging-complexiteit neemt toe wanneer gedistribueerde uitvoering problemen tegenkomt

Beoordeling: Voor de meeste teams is het beter om bij Pandas te blijven (voor compatibiliteit) of over te stappen naar Polars (voor prestaties). Modin bezet een ongemakkelijk midden dat geen van beide doelen volledig bereikt.

Het beslissingskader

Zijn de data < 1M rijen?
  → Pandas (met Arrow-dtypes) werkt prima. Niet te veel nadenken.

Is het team SQL-first?
  → DuckDB.

Een Python-datapipeline bouwen?
  → Polars.

Bestanden bevragen zonder ze te laden?
  → DuckDB.

Data > 100M rijen op één machine?
  → Polars (lazy mode) of DuckDB.

Data groter dan beschikbaar RAM?
  → DuckDB of Polars (streaming-modus).

Verder lezen

Vragen over migratie vanuit Pandas? Neem contact op via [email protected].

De Kandidaten#

Prestaties: Wat de benchmarks laten zien#

Polars PDS-H Benchmark (TPC-H-gebaseerd)#

Energie- en prestatiestudie#

Algemene prestatiekenmerken#

Polars — De nieuwe standaard voor prestatie-kritisch werk#

DuckDB — Wanneer SQL de voorkeur heeft#

Pandas 2.2 — Nog steeds relevant (met kanttekeningen)#

Modin — Een lastige aanbeveling#

Het beslissingskader#

Verder lezen#

📬 Stay ahead of the curve