Pandas เป็นไลบรารีวิเคราะห์ข้อมูล Python มาตรฐานมานานกว่าทศวรรษ ในปี 2026 มันยังคงอยู่ทุกที่ แต่ไม่ใช่ตัวเลือกที่ชัดเจนอีกต่อไป ไลบรารีรุ่นใหม่ให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นอย่างมาก ใช้หน่วยความจำน้อยลง และมี API ที่ใช้งานง่ายกว่า

คู่มือนี้เปรียบเทียบตัวเลือกหลัก ๆ และช่วยตัดสินใจว่าตัวไหนเหมาะกับกรณีใช้งานใด

ผู้ท้าชิง

ไลบรารีความเป็นผู้ใหญ่เขียนด้วยจุดเด่นหลัก
Pandas 2.2สมบูรณ์C/Pythonระบบนิเวศ, ความคุ้นเคย
Polars 1.xเสถียรRustความเร็ว, ประสิทธิภาพหน่วยความจำ
DuckDB 1.xเสถียรC++อินเทอร์เฟส SQL, zero-copy
ModinเสถียรPythonทดแทน Pandas ได้ทันที
VaexบำรุงรักษาC++/Pythonประมวลผลข้อมูลนอกหน่วยความจำ
DataFusion (Python)กำลังเติบโตRustรองรับ Apache Arrow โดยตรง

ประสิทธิภาพ: ผลเกณฑ์มาตรฐานที่แสดง

แทนที่จะสร้างตัวเลขขึ้นมาเอง นี่คือสิ่งที่เกณฑ์มาตรฐานทั้งอย่างเป็นทางการและจากบุคคลที่สามแสดงให้เห็น:

Polars PDS-H Benchmark (อิงจาก TPC-H)

ทีม Polars ดูแลชุดเกณฑ์มาตรฐานโอเพนซอร์สที่อิงจาก TPC-H decision support benchmark ชื่อ PDS-H ผลลัพธ์ล่าสุด (พฤษภาคม 2025) เปรียบเทียบ Polars กับ Pandas และเอนจินอื่น ๆ บนคิวรีวิเคราะห์มาตรฐาน

ข้อค้นพบหลักจากเกณฑ์มาตรฐานอย่างเป็นทางการ:

  • Polars เร็วกว่า Pandas อย่างสม่ำเสมอ ด้วยความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในทุก 22 คิวรีที่อิงจาก TPC-H
  • Polars ใช้หน่วยความจำน้อยกว่า Pandas อย่างมาก สำหรับการดำเนินงานที่เทียบเท่ากัน
  • เกณฑ์มาตรฐานเป็นโอเพนซอร์สบน GitHub จึงสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้

การศึกษาด้านพลังงานและประสิทธิภาพ

การศึกษาเกณฑ์มาตรฐานพลังงานของ Polars แยกต่างหากพบว่า Polars ใช้พลังงานน้อยกว่า Pandas ประมาณ 8 เท่า ในงานวิเคราะห์ข้อมูลสังเคราะห์ที่มี DataFrame ขนาดใหญ่ และใช้พลังงานประมาณ 63% ของที่ Pandas ต้องการสำหรับคิวรีแบบ TPC-H บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ลักษณะประสิทธิภาพทั่วไป

จากเกณฑ์มาตรฐานที่เผยแพร่และรายงานจากชุมชน:

  • Polars และ DuckDB เร็วกว่า Pandas อย่างมีนัยสำคัญสำหรับการดำเนินงานวิเคราะห์ส่วนใหญ่ โดยเฉพาะชุดข้อมูลที่มีมากกว่า 1 ล้านแถว
  • DuckDB มีแนวโน้มที่จะแข็งแกร่งเป็นพิเศษในงาน aggregation และ join
  • Modin ให้ความเร็วที่เพิ่มขึ้นเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ Pandas แต่แลกมาด้วยการใช้หน่วยความจำมากขึ้น
  • Pandas 2.x ที่ใช้ Arrow-backed dtypes เร็วกว่า Pandas 1.x อย่างเห็นได้ชัด

หมายเหตุ: อัตราส่วนประสิทธิภาพที่แน่นอนขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ รูปร่างข้อมูล และความซับซ้อนของคิวรีเป็นอย่างมาก ควรทดสอบเกณฑ์มาตรฐานกับงานของคุณเองเสมอ

Polars — ตัวเลือกใหม่สำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพ

สำหรับโปรเจกต์ใหม่ที่ประสิทธิภาพสำคัญ Polars ได้กลายเป็นทางเลือกชั้นนำแทน 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()
)

ทำไม Polars ถึงโดดเด่น:

  • เร็วกว่า Pandas อย่างมีนัยสำคัญในการดำเนินงานส่วนใหญ่ — ยืนยันจากเกณฑ์มาตรฐาน PDS-H อย่างเป็นทางการ (แหล่งที่มา)
  • Lazy evaluation ปรับแผนคิวรีให้เหมาะสมก่อนรัน การเขียน .lazy() ที่จุดเริ่มต้นและ .collect() ที่จุดสิ้นสุดเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีที่สุดที่ทำได้
  • API ที่สม่ำเสมอ หลีกเลี่ยงปัญหาต่าง ๆ ของ Pandas (SettingWithCopyWarning ใครบ้าง?)
  • ขับเคลื่อนด้วย Rust พร้อม parallelism ที่เหมาะสม — ใช้ทุกคอร์ที่มีโดยอัตโนมัติ

ข้อเสียที่ต้องยอมรับ:

  • ช่องว่างด้านระบบนิเวศ: ไลบรารีหลายตัวยังคาดหวัง Pandas DataFrames การแปลงด้วย .to_pandas() บางครั้งหลีกเลี่ยงไม่ได้
  • การรวมกับการพล็อตกราฟยังอ่อนกว่า — Matplotlib/Seaborn คาดหวังอินพุตจาก Pandas
  • API แตกต่างพอที่จะมีช่วงเรียนรู้จริง ๆ ทีมที่มีประสบการณ์กับ Pandas ควรจัดสรรเวลาประมาณหนึ่งสัปดาห์สำหรับการเปลี่ยนผ่าน

DuckDB — เมื่อ SQL เป็นอินเทอร์เฟสที่ต้องการ

DuckDB ไม่ใช่ไลบรารี DataFrame — แต่เป็นฐานข้อมูลวิเคราะห์แบบฝังตัว แต่มันกลายเป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลใน 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()

ทำไม DuckDB ถึงน่าสนใจ:

  • ประสิทธิภาพ aggregation ยอดเยี่ยม — เทียบเท่าหรือเร็วกว่า Polars ในการดำเนินงาน groupby และ join
  • การรวม zero-copy กับ Pandas, Polars และ Arrow คิวรี SQL สามารถอ้างอิง Pandas DataFrames โดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูล
  • อ่าน Parquet, CSV, JSON ได้โดยตรง — ไม่ต้องมีขั้นตอนการโหลดแยกต่างหาก
  • แบบฝังตัว — ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ ไม่ต้องตั้งค่า แค่ pip install duckdb

เมื่อไหร่ควรเลือก DuckDB แทน Polars:

  • ทีมถนัด SQL มากกว่า method chaining
  • คิวรีไฟล์โดยตรงโดยไม่ต้องสร้าง pipeline
  • Join ข้อมูลข้ามรูปแบบต่าง ๆ (CSV + Parquet + JSON)

เมื่อไหร่ Polars เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า:

  • การแปลงข้อมูลหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน (method chaining อ่านง่ายกว่า SQL ซ้อนกัน)
  • สร้าง data pipeline ในโค้ด Python
  • เมื่อต้องการควบคุมการทำงานอย่างละเอียด

Pandas 2.2 — ยังคงมีความเกี่ยวข้อง (แต่มีข้อจำกัด)

Pandas ยังไม่ตาย ด้วย Arrow-backed dtypes ใน 2.x มันเร็วกว่า Pandas 1.x อย่างมีนัยสำคัญ:

import pandas as pd

# ใช้ Arrow dtypes เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

ยังคงเลือก Pandas เมื่อ:

  • ทีมรู้จักมันดีอยู่แล้วและประสิทธิภาพเพียงพอ
  • ต้องการความเข้ากันได้กับไลบรารีสูงสุด (scikit-learn, statsmodels ฯลฯ)
  • ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดเล็ก (<1 ล้านแถว) ที่ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพไม่สำคัญ
  • วิเคราะห์เชิงสำรวจใน Jupyter notebooks

พิจารณาทางเลือกอื่นเมื่อ:

  • ชุดข้อมูลเกินหน่วยความจำที่มี
  • สร้าง data pipeline สำหรับ production ที่ประสิทธิภาพสำคัญ
  • ทำงานกับชุดข้อมูลมากกว่า 10 ล้านแถวเป็นประจำ

Modin — แนะนำได้ยาก

Modin สัญญาว่าจะเร่งความเร็ว Pandas โดยเปลี่ยนแค่บรรทัด import เดียว ในทางปฏิบัติ ข้อแลกเปลี่ยนมีมาก:

  • ใช้หน่วยความจำมากกว่า Pandas เอง (กระจายข้อมูลข้ามโปรเซส)
  • ครอบคลุม API ไม่สมบูรณ์ — บางการดำเนินงานกลับไปใช้ Pandas อย่างเงียบ ๆ
  • โอเวอร์เฮดตอนเริ่มต้น ทำให้ช้ากว่าสำหรับชุดข้อมูลเล็ก
  • ความซับซ้อนในการดีบัก เพิ่มขึ้นเมื่อการทำงานแบบกระจายพบปัญหา

การประเมิน: สำหรับทีมส่วนใหญ่ ดีกว่าที่จะอยู่กับ Pandas (เพื่อความเข้ากันได้) หรือเปลี่ยนไป Polars (เพื่อประสิทธิภาพ) Modin อยู่ในจุดกลาง ๆ ที่ไม่ตอบโจทย์ทั้งสองเป้าหมายอย่างเต็มที่

กรอบการตัดสินใจ

ข้อมูล < 1 ล้านแถว?
  → Pandas (กับ Arrow dtypes) ใช้ได้ดี อย่าคิดมาก

ทีมถนัด SQL?
  → DuckDB

สร้าง data pipeline ด้วย Python?
  → Polars

ต้องการคิวรีไฟล์โดยไม่ต้องโหลด?
  → DuckDB

ข้อมูล > 100 ล้านแถวบนเครื่องเดียว?
  → Polars (lazy mode) หรือ DuckDB

ข้อมูลใหญ่กว่า RAM ที่มี?
  → DuckDB หรือ Polars (streaming mode)

อ่านเพิ่มเติม

มีคำถามเกี่ยวกับการย้ายจาก Pandas? ติดต่อที่ [email protected]