Pandas је био подразумевана Python библиотека за анализу података више од деценије. У 2026. је и даље свуда — али више није очигледан избор. Нова генерација библиотека нуди драматично боље перформансе, мању потрошњу меморије и интуитивније API-је.

Овај водич упоређује главне опције и помаже да се одреди која одговара различитим случајевима коришћења.

Такмичари

БиблиотекаЗрелостНаписана уКључна предност
Pandas 2.2ЗрелаC/PythonЕкосистем, познатост
Polars 1.xСтабилнаRustБрзина, ефикасност меморије
DuckDB 1.xСтабилнаC++SQL интерфејс, zero-copy
ModinСтабилнаPythonДиректна замена за Pandas
VaexОдржавањеC++/PythonОбрада ван меморије
DataFusion (Python)РастућаRustНативна подршка за Apache Arrow

Перформансе: шта показују бенчмаркови

Уместо измишљања бројева, ево шта показују званични и независни бенчмаркови:

Polars PDS-H Benchmark (изведен из TPC-H)

Тим Polars-а одржава скуп бенчмаркова отвореног кода изведен из TPC-H decision support бенчмарка, под називом PDS-H. Најновији резултати (мај 2025) упоређују Polars са Pandas-ом и другим engine-има на стандардизованим аналитичким упитима.

Кључни налази из званичног бенчмарка:

  • Polars доследно надмашује Pandas са значајном разликом у свих 22 упита изведених из TPC-H
  • Polars користи знатно мање меморије од Pandas-а за еквивалентне операције
  • Бенчмарк је отвореног кода на GitHub-у, тако да су резултати поновљиви

Студија енергетске ефикасности и перформанси

Посебна студија енергетског бенчмарка Polars-а утврдила је да је Polars потрошио приближно 8 пута мање енергије од Pandas-а у синтетичким задацима анализе података са великим DataFrame-овима и користио приближно 63% енергије потребне Pandas-у за упите у стилу TPC-H на великим скуповима података.

Опште карактеристике перформанси

На основу објављених бенчмаркова и извештаја заједнице:

  • Polars и DuckDB су значајно бржи од Pandas-а за већину аналитичких операција, посебно на скуповима података изнад 1 милион редова
  • DuckDB је посебно јак у оптерећењима са интензивном агрегацијом и join операцијама
  • Modin пружа умерено убрзање у односу на Pandas, али уз цену веће потрошње меморије
  • Pandas 2.x са Arrow-backed dtypes је приметно бржи од Pandas 1.x

Напомена: тачни односи перформанси у великој мери зависе од хардвера, облика података и сложености упита. Увек тестирајте на сопственим радним оптерећењима.

Polars — нови стандард за рад критичан према перформансама

За нове пројекте где су перформансе битне, Polars се наметнуо као водећа алтернатива Pandas-у.

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()
)

Зашто се Polars истиче:

  • Значајно бржи од Pandas-а у већини операција — потврђено званичним PDS-H бенчмарковима (извор)
  • Лењо евалуирање оптимизује план упита пре извршавања. Писање .lazy() на почетку и .collect() на крају је највећа доступна оптимизација перформанси
  • Доследан API који избегава многе замке Pandas-а (SettingWithCopyWarning, познато?)
  • Покретан Rust-ом са правим паралелизмом — користи све доступне језгре подразумевано

Искрени недостаци:

  • Јаз у екосистему: многе библиотеке и даље очекују Pandas DataFrame-ове. Конвертовање са .to_pandas() понекад је неизбежно
  • Интеграција са визуелизацијом је слабија — Matplotlib/Seaborn очекују Pandas улаз
  • API је довољно различит да постоји стварна крива учења. Тимови искусни са Pandas-ом треба да предвиде отприлике недељу дана за прелаз

DuckDB — када је SQL преферирани интерфејс

DuckDB није DataFrame библиотека — то је уграђена аналитичка база података. Али постала је један од најбољих начина за анализу података у Python-у.

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()

Зашто је DuckDB убедљив:

  • Одличне перформансе агрегације — конкурентан или бржи од Polars-а у groupby и join операцијама
  • Zero-copy интеграција са Pandas-ом, Polars-ом и Arrow-ом. SQL упити могу да реферишу Pandas DataFrame-ове без копирања података
  • Чита Parquet, CSV, JSON директно — без експлицитног корака учитавања
  • Уграђен — нема сервера, нема подешавања, само pip install duckdb

Када одабрати DuckDB уместо Polars-а:

  • Тим је удобнији са SQL-ом него са уланчавањем метода
  • Упити директно над фајловима без изградње pipeline-а
  • Спајање података из различитих формата (CSV + Parquet + JSON)

Када је Polars бољи избор:

  • Сложене вишекорачне трансформације (уланчавање метода обично је читљивије од угнежденог SQL-а)
  • Изградња data pipeline-а у Python коду
  • Када је потребна фина контрола над извршавањем

Pandas 2.2 — и даље релевантан (уз ограде)

Pandas није мртав. Са Arrow-backed dtypes у верзији 2.x, значајно је бржи од Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Користите Arrow dtypes за боље перформансе
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Одаберите Pandas када:

  • Тим га добро познаје и перформансе су адекватне
  • Потребна је максимална компатибилност са библиотекама (scikit-learn, statsmodels итд.)
  • Радите са малим скуповима података (<1M редова) где су разлике у перформансама занемарљиве
  • Радите истраживачку анализу у Jupyter notebook-овима

Размотрите алтернативе када:

  • Скупови података премашују доступну RAM меморију
  • Градите продукционе data pipeline-е где су перформансе битне
  • Редовно радите са скуповима података изнад 10M редова

Modin — тешка препорука

Modin обећава убрзање Pandas-а променом једног реда за import. У пракси су компромиси значајни:

  • Већа потрошња меморије од самог Pandas-а (дистрибуира податке између процеса)
  • Непотпуна покривеност API-ја — неке операције се тихо враћају на Pandas
  • Оптерећење при покретању га чини споријим за мале скупове података
  • Сложеност дебаговања расте када дистрибуирано извршавање наиђе на проблеме

Оцена: За већину тимова боље је остати са Pandas-ом (за компатибилност) или прећи на Polars (за перформансе). Modin заузима незгодну средину која не задовољава у потпуности ниједан циљ.

Оквир за доношење одлука

Подаци < 1M редова?
  → Pandas (са Arrow dtypes) ради добро. Не компликујте.

Тим преферира SQL?
  → DuckDB.

Градите Python data pipeline?
  → Polars.

Треба вам упити над фајловима без учитавања?
  → DuckDB.

Подаци > 100M редова на једној машини?
  → Polars (lazy mode) или DuckDB.

Подаци већи од доступне RAM меморије?
  → DuckDB или Polars (streaming mode).

Додатно читање

Имате питања о миграцији са Pandas-а? Јавите се на [email protected].