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 Biblioteka Dojrzałość Napisana w Główna zaleta Pandas 2.2 Dojrzała C/Python Ekosystem, znajomość Polars 1.x Stabilna Rust Szybkość, efektywność pamięci DuckDB 1.x Stabilna C++ Interfejs SQL, zero-copy Modin Stabilna Python Drop-in zamiennik Pandasa Vaex Utrzymanie C++/Python Przetwarzanie out-of-core DataFusion (Python) Rosnąca Rust Natywny Apache Arrow Wydajność: Co pokazują benchmarki Zamiast wymyślać liczby, oto co demonstrują oficjalne i zewnętrzne benchmarki: ...