Лучшие Python-библиотеки для анализа данных в 2026 году: за пределами Pandas
Pandas была стандартной Python-библиотекой для анализа данных более десяти лет. В 2026 году она по-прежнему повсюду — но уже не является очевидным выбором. Новое поколение библиотек предлагает кардинально лучшую производительность, меньшее потребление памяти и более интуитивные API. Это руководство сравнивает основные варианты и помогает определить, какой из них лучше подходит для разных сценариев использования. Участники сравнения Библиотека Зрелость Написана на Главное преимущество Pandas 2.2 Зрелая C/Python Экосистема, знакомство Polars 1.x Стабильная Rust Скорость, эффективность памяти DuckDB 1.x Стабильная C++ SQL-интерфейс, zero-copy Modin Стабильная Python Drop-in замена Pandas Vaex Поддержка C++/Python Out-of-core обработка DataFusion (Python) Растущая Rust Нативная поддержка Apache Arrow Производительность: что показывают бенчмарки Вместо того чтобы выдумывать числа, вот что демонстрируют официальные и сторонние бенчмарки: ...