Beste Python-biblioteker for dataanalyse i 2026: Utover Pandas

Pandas har vært standard Python-bibliotek for dataanalyse i over et tiår. I 2026 er det fortsatt overalt — men det er ikke lenger det opplagte valget. En ny generasjon biblioteker tilbyr dramatisk bedre ytelse, lavere minnebruk og mer intuitive API-er.

Denne guiden sammenligner de viktigste alternativene og hjelper med å avgjøre hvilket som passer best til ulike bruksområder.

Kandidatene

Ytelse: Hva benchmarkene viser

I stedet for å finne opp tall, her er hva offisielle og tredjeparts benchmarks viser:

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

Polars-teamet vedlikeholder en benchmarksuite med åpen kildekode basert på TPC-H decision-support-benchmark, kalt PDS-H. De nyeste resultatene (mai 2025) sammenligner Polars med Pandas og andre motorer på standardiserte analytiske spørringer.

Hovedfunn fra den offisielle benchmarken:

• Polars utkonkurrerer konsekvent Pandas med betydelig margin over alle 22 TPC-H-avledede spørringer
• Polars bruker vesentlig mindre minne enn Pandas for tilsvarende operasjoner
• Benchmarken er åpen kildekode på GitHub, så resultatene er reproduserbare

Energi- og ytelsesstudie

En separat Polars energibenchmarkstudie fant at Polars brukte omtrent 8× mindre energi enn Pandas i syntetiske dataanalyseoppgaver med store DataFrames, og brukte omtrent 63 % av energien Pandas krevde for TPC-H-lignende spørringer på store datasett.

Generelle ytelsesegenskaper

Basert på publiserte benchmarks og fellesskapsrapporter:

• Polars og DuckDB er betydelig raskere enn Pandas for de fleste analytiske operasjoner, spesielt på datasett over 1M rader
• DuckDB har en tendens til å være spesielt sterk på aggregerings- og join-tunge arbeidsbelastninger
• Modin gir moderate hastighetsforbedringer sammenlignet med Pandas, men på bekostning av høyere minnebruk
• Pandas 2.x med Arrow-backede dtypes er merkbart raskere enn Pandas 1.x

Merk: Nøyaktige ytelsesforhold avhenger sterkt av maskinvare, dataform og spørringskompleksitet. Benchmark alltid på dine egne arbeidsbelastninger.

Polars — Den nye standarden for ytelseskritisk arbeid

For nye prosjekter der ytelse er viktig, har Polars etablert seg som det ledende alternativet til 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()
)

Hvorfor Polars skiller seg ut:

• Betydelig raskere enn Pandas for de fleste operasjoner — bekreftet av offisielle PDS-H-benchmarks (kilde)
• Lazy evaluation optimaliserer spørreplanen før kjøring. Å skrive .lazy() i starten og .collect() på slutten er den viktigste tilgjengelige ytelsesoptimaliseringen
• Konsistent API som unngår mange av Pandas’ fallgruver (SettingWithCopyWarning, noen?)
• Rust-drevet med ekte parallellisme — bruker alle tilgjengelige kjerner som standard

De ærlige ulempene:

• Økosystemgap: mange biblioteker forventer fortsatt Pandas DataFrames. Konvertering med .to_pandas() er noen ganger uunngåelig
• Plotting-integrasjonen er svakere — Matplotlib/Seaborn forventer Pandas-input
• API-et er forskjellig nok til at det finnes en reell læringskurve. Team med Pandas-erfaring bør beregne omtrent en uke for overgangen

DuckDB — Når SQL er det foretrukne grensesnittet

DuckDB er ikke et DataFrame-bibliotek — det er en innebygd analytisk database. Men det har blitt en av de beste måtene å analysere data i 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()

Hvorfor DuckDB er overbevisende:

• Utmerket aggregeringsytelse — konkurransedyktig med eller raskere enn Polars på groupby- og join-operasjoner
• Zero-copy-integrasjon med Pandas, Polars og Arrow. SQL-spørringer kan referere til Pandas DataFrames uten å kopiere data
• Leser Parquet, CSV, JSON direkte — ingen eksplisitt lastesteg nødvendig
• Innebygd — ingen server, intet oppsett, bare pip install duckdb

Når velge DuckDB over Polars:

• Teamet er mer komfortabelt med SQL enn method chaining
• Spørre filer direkte uten å bygge en pipeline
• Koble sammen data på tvers av ulike formater (CSV + Parquet + JSON)

Når Polars er det bedre valget:

• Komplekse flertrinns transformasjoner (method chaining er gjerne mer lesbart enn nestet SQL)
• Bygge datapipelines i Python-kode
• Når finkornet kontroll over kjøringen er nødvendig

Pandas 2.2 — Fortsatt relevant (med forbehold)

Pandas er ikke dødt. Med Arrow-backede dtypes i 2.x er det betydelig raskere enn Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Bruk Arrow-dtypes for bedre ytelse
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Velg fortsatt Pandas når:

• Teamet allerede kan det godt og ytelsen er tilstrekkelig
• Maksimal bibliotekkompatibilitet trengs (scikit-learn, statsmodels osv.)
• Arbeid med små datasett (<1M rader) der ytelsesforskjeller er ubetydelige
• Utforskende analyse i Jupyter-notebooks

Vurder alternativer når:

• Datasett overskrider tilgjengelig RAM
• Produksjonsdatapipelines bygges der ytelse er viktig
• Jevnlig arbeid med datasett over 10M rader

Modin — En vanskelig anbefaling

Modin lover å gjøre Pandas raskere ved å endre én importlinje. I praksis er kompromissene betydelige:

• Høyere minnebruk enn Pandas selv (det distribuerer data på tvers av prosesser)
• Ufullstendig API-dekning — noen operasjoner faller stille tilbake til Pandas
• Oppstartsoverhead gjør det tregere for små datasett
• Feilsøkingskompleksitet øker når distribuert kjøring støter på problemer

Vurdering: For de fleste team er det bedre å enten bli med Pandas (for kompatibilitet) eller bytte til Polars (for ytelse). Modin havner i en ukomfortabel mellomposisjon som ikke oppfyller noen av målene fullt ut.

Beslutningsrammeverket

Er dataen < 1M rader?
  → Pandas (med Arrow-dtypes) fungerer fint. Ikke overtenk det.

Er teamet SQL-først?
  → DuckDB.

Bygger en Python-datapipeline?
  → Polars.

Trenger å spørre filer uten å laste dem?
  → DuckDB.

Data > 100M rader på én maskin?
  → Polars (lazy mode) eller DuckDB.

Data større enn tilgjengelig RAM?
  → DuckDB eller Polars (streaming-modus).

Videre lesning

• Polars PDS-H Benchmarkresultater (mai 2025)
• Polars energi- og ytelsesstudie
• Polars Benchmark Repository (GitHub)
• DuckDB-dokumentasjon
• Pandas 2.x Arrow Backend

Spørsmål om migrering fra Pandas? Ta kontakt på [email protected].