การวิเคราะห์ข้อมูล

Pandas เป็นไลบรารีวิเคราะห์ข้อมูล Python มาตรฐานมานานกว่าทศวรรษ ในปี 2026 มันยังคงอยู่ทุกที่ แต่ไม่ใช่ตัวเลือกที่ชัดเจนอีกต่อไป ไลบรารีรุ่นใหม่ให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นอย่างมาก ใช้หน่วยความจำน้อยลง และมี API ที่ใช้งานง่ายกว่า คู่มือนี้เปรียบเทียบตัวเลือกหลัก ๆ และช่วยตัดสินใจว่าตัวไหนเหมาะกับกรณีใช้งานใด ผู้ท้าชิง ไลบรารี ความเป็นผู้ใหญ่ เขียนด้วย จุดเด่นหลัก Pandas 2.2 สมบูรณ์ C/Python ระบบนิเวศ, ความคุ้นเคย Polars 1.x เสถียร Rust ความเร็ว, ประสิทธิภาพหน่วยความจำ DuckDB 1.x เสถียร C++ อินเทอร์เฟส SQL, zero-copy Modin เสถียร Python ทดแทน Pandas ได้ทันที Vaex บำรุงรักษา C++/Python ประมวลผลข้อมูลนอกหน่วยความจำ DataFusion (Python) กำลังเติบโต Rust รองรับ 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 ...