Cele mai bune biblioteci Python pentru analiza datelor în 2026: dincolo de Pandas

Pandas a fost biblioteca Python implicită pentru analiza datelor de mai bine de un deceniu. În 2026, este încă peste tot — dar nu mai este alegerea evidentă. O nouă generație de biblioteci oferă performanță dramatic mai bună, consum mai mic de memorie și API-uri mai intuitive.

Acest ghid compară principalele opțiuni și ajută la determinarea celei potrivite pentru diferite cazuri de utilizare.

Concurenții

Performanță: ce arată benchmark-urile

În loc să inventăm numere, iată ce demonstrează benchmark-urile oficiale și ale terților:

Polars PDS-H Benchmark (derivat din TPC-H)

Echipa Polars menține o suită de benchmark-uri open-source derivată din TPC-H decision support benchmark, numită PDS-H. Cele mai recente rezultate (mai 2025) compară Polars cu Pandas și alte motoare pe interogări analitice standardizate.

Constatări cheie din benchmark-ul oficial:

• Polars depășește constant Pandas cu o marjă semnificativă în toate cele 22 de interogări derivate din TPC-H
• Polars folosește substanțial mai puțină memorie decât Pandas pentru operațiuni echivalente
• Benchmark-ul este open source pe GitHub, deci rezultatele sunt reproductibile

Studiu de energie și performanță

Un studiu separat de benchmark energetic Polars a constatat că Polars a consumat aproximativ de 8 ori mai puțină energie decât Pandas în sarcini sintetice de analiză a datelor cu DataFrame-uri mari și a utilizat aproximativ 63% din energia necesară de Pandas pentru interogări în stil TPC-H pe seturi mari de date.

Caracteristici generale de performanță

Pe baza benchmark-urilor publicate și a rapoartelor comunității:

• Polars și DuckDB sunt semnificativ mai rapide decât Pandas pentru majoritatea operațiunilor analitice, în special pe seturi de date de peste 1M rânduri
• DuckDB tinde să fie deosebit de puternic pe sarcinile cu agregări și join-uri intensive
• Modin oferă accelerări modeste față de Pandas, dar cu costul unui consum mai mare de memorie
• Pandas 2.x cu Arrow-backed dtypes este semnificativ mai rapid decât Pandas 1.x

Notă: rapoartele exacte de performanță depind puternic de hardware, forma datelor și complexitatea interogărilor. Testați întotdeauna pe propriile sarcini de lucru.

Polars — noul standard pentru munca critică de performanță

Pentru proiecte noi unde performanța contează, Polars a devenit alternativa principală la 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()
)

De ce se distinge Polars:

• Semnificativ mai rapid decât Pandas în majoritatea operațiunilor — confirmat de benchmark-urile oficiale PDS-H (sursă)
• Evaluarea leneșă optimizează planul de interogare înainte de execuție. Scrierea .lazy() la început și .collect() la final este cea mai mare optimizare de performanță disponibilă
• API consistent care evită multe probleme ale Pandas (SettingWithCopyWarning, cineva?)
• Alimentat de Rust cu paralelism real — folosește toate nucleele disponibile implicit

Dezavantajele oneste:

• Lacună în ecosistem: multe biblioteci încă așteaptă Pandas DataFrames. Conversia cu .to_pandas() este uneori inevitabilă
• Integrarea cu vizualizarea este mai slabă — Matplotlib/Seaborn așteaptă input Pandas
• API-ul este suficient de diferit încât există o curbă reală de învățare. Echipele experimentate cu Pandas ar trebui să aloce aproximativ o săptămână pentru tranziție

DuckDB — când SQL este interfața preferată

DuckDB nu este o bibliotecă DataFrame — este o bază de date analitică încorporată. Dar a devenit una dintre cele mai bune modalități de a analiza date în 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()

De ce DuckDB este convingător:

• Performanță excelentă la agregare — competitivă sau mai rapidă decât Polars la operațiunile groupby și join
• Integrare zero-copy cu Pandas, Polars și Arrow. Interogările SQL pot referi Pandas DataFrames fără copierea datelor
• Citește Parquet, CSV, JSON direct — niciun pas explicit de încărcare
• Încorporat — niciun server, nicio configurare, doar pip install duckdb

Când să alegeți DuckDB în loc de Polars:

• Echipa este mai confortabilă cu SQL decât cu înlănțuirea metodelor
• Interogarea fișierelor direct fără construirea unui pipeline
• Unirea datelor din formate diferite (CSV + Parquet + JSON)

Când Polars este alegerea mai bună:

• Transformări complexe în mai mulți pași (înlănțuirea metodelor tinde să fie mai lizibilă decât SQL imbricat)
• Construirea pipeline-urilor de date în cod Python
• Când este nevoie de control fin asupra execuției

Pandas 2.2 — încă relevant (cu rezerve)

Pandas nu este mort. Cu Arrow-backed dtypes în 2.x, este semnificativ mai rapid decât Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Folosiți Arrow dtypes pentru performanță mai bună
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Alegeți Pandas când:

• Echipa îl cunoaște bine și performanța este adecvată
• Este nevoie de compatibilitate maximă cu bibliotecile (scikit-learn, statsmodels etc.)
• Lucrați cu seturi mici de date (<1M rânduri) unde diferențele de performanță sunt neglijabile
• Faceți analiză exploratorie în Jupyter notebooks

Luați în considerare alternative când:

• Seturile de date depășesc RAM-ul disponibil
• Construiți pipeline-uri de date pentru producție unde performanța contează
• Lucrați regulat cu seturi de date de peste 10M rânduri

Modin — o recomandare dificilă

Modin promite să accelereze Pandas schimbând o singură linie de import. În practică, compromisurile sunt semnificative:

• Consum mai mare de memorie decât Pandas însuși (distribuie datele între procese)
• Acoperire incompletă a API-ului — unele operațiuni revin la Pandas în mod silențios
• Overhead la pornire îl face mai lent pentru seturi mici de date
• Complexitatea depanării crește când execuția distribuită întâmpină probleme

Evaluare: Pentru majoritatea echipelor, este mai bine să rămâneți cu Pandas (pentru compatibilitate) sau să treceți la Polars (pentru performanță). Modin ocupă un teren de mijloc incomod care nu satisface pe deplin niciun obiectiv.

Cadru de decizie

Datele < 1M rânduri?
  → Pandas (cu Arrow dtypes) funcționează bine. Nu vă complicați.

Echipa preferă SQL?
  → DuckDB.

Construiți un pipeline de date Python?
  → Polars.

Trebuie să interogați fișiere fără a le încărca?
  → DuckDB.

Date > 100M rânduri pe o singură mașină?
  → Polars (lazy mode) sau DuckDB.

Date mai mari decât RAM-ul disponibil?
  → DuckDB sau Polars (streaming mode).

Lectură suplimentară

• Rezultate benchmark Polars PDS-H (mai 2025)
• Studiu de energie și performanță Polars
• Repozitoriu Polars Benchmark (GitHub)
• Documentație DuckDB
• Pandas 2.x Arrow Backend

Aveți întrebări despre migrarea de la Pandas? Scrieți la [email protected].