Najlepsze biblioteki Pythona do analizy danych w 2026: Poza Pandasem

Pandas był domyślną biblioteką Pythona do analizy danych przez ponad dekadę. W 2026 roku wciąż jest wszędzie — ale nie jest już oczywistym wyborem. Nowa generacja bibliotek oferuje dramatycznie lepszą wydajność, niższe zużycie pamięci i bardziej intuicyjne API.

Ten przewodnik porównuje główne opcje i pomaga określić, która najlepiej pasuje do różnych przypadków użycia.

Kandydaci

Wydajność: Co pokazują benchmarki

Zamiast wymyślać liczby, oto co demonstrują oficjalne i zewnętrzne benchmarki:

Benchmark Polars PDS-H (oparty na TPC-H)

Zespół Polars utrzymuje open-source’owy zestaw benchmarków oparty na benchmarku wspomagania decyzji TPC-H, nazywany PDS-H. Najnowsze wyniki (maj 2025) porównują Polars z Pandasem i innymi silnikami na standardowych zapytaniach analitycznych.

Kluczowe wnioski z oficjalnego benchmarku:

• Polars konsekwentnie przewyższa Pandasa ze znaczną przewagą we wszystkich 22 zapytaniach opartych na TPC-H
• Polars zużywa znacząco mniej pamięci niż Pandas przy równoważnych operacjach
• Benchmark jest open source na GitHubie, więc wyniki są odtwarzalne

Badanie energii i wydajności

Osobne badanie benchmarku energetycznego Polars wykazało, że Polars zużył około 8× mniej energii niż Pandas w syntetycznych zadaniach analizy danych z dużymi DataFrame’ami i wykorzystał około 63% energii wymaganej przez Pandasa dla zapytań typu TPC-H na dużych zbiorach danych.

Ogólne cechy wydajnościowe

Na podstawie opublikowanych benchmarków i raportów społeczności:

• Polars i DuckDB są znacząco szybsze od Pandasa w większości operacji analitycznych, szczególnie na zbiorach danych powyżej 1M wierszy
• DuckDB jest szczególnie silny w obciążeniach z intensywną agregacją i złączeniami
• Modin oferuje umiarkowane przyspieszenie w porównaniu z Pandasem, ale kosztem większego zużycia pamięci
• Pandas 2.x z typami danych opartymi na Arrow jest zauważalnie szybszy od Pandasa 1.x

Uwaga: dokładne proporcje wydajności zależą mocno od sprzętu, kształtu danych i złożoności zapytań. Zawsze testuj na własnych obciążeniach.

Polars — Nowy standard dla pracy krytycznej wydajnościowo

W nowych projektach, gdzie wydajność ma znaczenie, Polars stał się wiodącą alternatywą dla Pandasa.

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()
)

Dlaczego Polars wyróżnia się:

• Znacząco szybszy od Pandasa w większości operacji — potwierdzone oficjalnymi benchmarkami PDS-H (źródło)
• Lazy evaluation optymalizuje plan zapytania przed wykonaniem. Napisanie .lazy() na początku i .collect() na końcu to najważniejsza dostępna optymalizacja wydajności
• Spójne API unikające wielu pułapek Pandasa (SettingWithCopyWarning, ktoś?)
• Oparty na Rust z prawdziwą równoległością — domyślnie wykorzystuje wszystkie dostępne rdzenie

Uczciwe wady:

• Luka w ekosystemie: wiele bibliotek wciąż oczekuje DataFrame’ów Pandasa. Konwersja przez .to_pandas() jest czasem nieunikniona
• Integracja z wykresami jest słabsza — Matplotlib/Seaborn oczekują danych wejściowych z Pandasa
• API jest na tyle inne, że istnieje realna krzywa uczenia się. Zespoły doświadczone z Pandasem powinny zaplanować około tygodnia na przejście

DuckDB — Gdy SQL jest preferowanym interfejsem

DuckDB to nie biblioteka DataFrame — to osadzona analityczna baza danych. Ale stała się jednym z najlepszych sposobów analizy danych w Pythonie.

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()

Dlaczego DuckDB jest przekonujący:

• Doskonała wydajność agregacji — konkurencyjny lub szybszy od Polars w operacjach groupby i join
• Integracja zero-copy z Pandasem, Polars i Arrow. Zapytania SQL mogą odwoływać się do DataFrame’ów Pandasa bez kopiowania danych
• Czyta Parquet, CSV, JSON bezpośrednio — bez jawnego kroku ładowania
• Osadzony — bez serwera, bez konfiguracji, tylko pip install duckdb

Kiedy wybrać DuckDB zamiast Polars:

• Zespół jest bardziej komfortowy z SQL niż z łańcuchowaniem metod
• Bezpośrednie odpytywanie plików bez budowania pipeline’u
• Łączenie danych z różnych formatów (CSV + Parquet + JSON)

Kiedy Polars jest lepszym wyborem:

• Złożone wieloetapowe transformacje (łańcuchowanie metod jest zazwyczaj czytelniejsze niż zagnieżdżony SQL)
• Budowanie pipeline’ów danych w kodzie Pythona
• Gdy potrzebna jest szczegółowa kontrola nad wykonaniem

Pandas 2.2 — Wciąż istotny (z zastrzeżeniami)

Pandas nie umarł. Z typami danych opartymi na Arrow w wersji 2.x jest znacząco szybszy od Pandasa 1.x:

import pandas as pd

# Użyj typów Arrow dla lepszej wydajności
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Nadal wybieraj Pandasa, gdy:

• Zespół już go dobrze zna i wydajność jest wystarczająca
• Potrzebna jest maksymalna kompatybilność z bibliotekami (scikit-learn, statsmodels itp.)
• Praca z małymi zbiorami danych (<1M wierszy), gdzie różnice wydajności są pomijalne
• Analiza eksploracyjna w notebookach Jupyter

Rozważ alternatywy, gdy:

• Zbiory danych przekraczają dostępną pamięć RAM
• Budowane są produkcyjne pipeline’y danych, gdzie wydajność ma znaczenie
• Regularnie pracuje się ze zbiorami danych powyżej 10M wierszy

Modin — Trudna rekomendacja

Modin obiecuje przyspieszyć Pandasa przez zmianę jednej linii importu. W praktyce kompromisy są znaczące:

• Wyższe zużycie pamięci niż sam Pandas (dane są rozdzielane między procesy)
• Niekompletne pokrycie API — niektóre operacje cicho wracają do Pandasa
• Narzut startowy sprawia, że jest wolniejszy dla małych zbiorów danych
• Złożoność debugowania wzrasta, gdy rozproszone wykonanie napotyka problemy

Ocena: Dla większości zespołów lepiej jest albo zostać z Pandasem (dla kompatybilności), albo przejść na Polars (dla wydajności). Modin zajmuje niewygodną pozycję pośrednią, która nie spełnia w pełni żadnego z celów.

Schemat decyzyjny

Dane < 1M wierszy?
  → Pandas (z typami Arrow) wystarczy. Nie komplikuj.

Zespół preferuje SQL?
  → DuckDB.

Budujesz pipeline danych w Pythonie?
  → Polars.

Musisz odpytywać pliki bez ich ładowania?
  → DuckDB.

Dane > 100M wierszy na jednej maszynie?
  → Polars (lazy mode) lub DuckDB.

Dane większe niż dostępna pamięć RAM?
  → DuckDB lub Polars (tryb strumieniowy).

Dalsze lektury

• Wyniki benchmarku Polars PDS-H (maj 2025)
• Badanie energii i wydajności Polars
• Repozytorium benchmarków Polars (GitHub)
• Dokumentacja DuckDB
• Pandas 2.x Arrow Backend

Masz pytania o migrację z Pandasa? Napisz na [email protected].