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 Bibliotek Modenhet Skrevet i Hovedfordel Pandas 2.2 Modent C/Python Økosystem, kjennskap Polars 1.x Stabilt Rust Hastighet, minneeffektivitet DuckDB 1.x Stabilt C++ SQL-grensesnitt, zero-copy Modin Stabilt Python Drop-in Pandas-erstatning Vaex Vedlikehold C++/Python Out-of-core-behandling DataFusion (Python) Voksende Rust Apache Arrow-nativt Ytelse: Hva benchmarkene viser I stedet for å finne opp tall, her er hva offisielle og tredjeparts benchmarks viser: ...