Найкращі бібліотеки Python для аналізу даних у 2026: за межами Pandas

Pandas була стандартною бібліотекою Python для аналізу даних понад десятиліття. У 2026 році вона все ще скрізь — але більше не є очевидним вибором. Нове покоління бібліотек пропонує значно кращу продуктивність, менше використання пам’яті та інтуїтивніші API.

Цей посібник порівнює основні варіанти та допомагає визначити, який з них підходить для різних випадків використання.

Претенденти

Бібліотека	Зрілість	Мова	Ключова перевага
Pandas 2.2	Зріла	C/Python	Екосистема, знайомість
Polars 1.x	Стабільна	Rust	Швидкість, ефективність пам’яті
DuckDB 1.x	Стабільна	C++	SQL-інтерфейс, zero-copy
Modin	Стабільна	Python	Пряма заміна Pandas
Vaex	Підтримка	C++/Python	Обробка поза пам’яттю
DataFusion (Python)	Зростає	Rust	Нативна підтримка Apache Arrow

Продуктивність: що показують бенчмарки

Замість вигадування цифр, ось що демонструють офіційні та сторонні бенчмарки:

Polars PDS-H Benchmark (на основі TPC-H)

Команда Polars підтримує відкритий набір бенчмарків, похідний від TPC-H decision support benchmark, під назвою PDS-H. Останні результати (травень 2025) порівнюють Polars із Pandas та іншими рушіями на стандартизованих аналітичних запитах.

Ключові висновки з офіційного бенчмарку:

Polars стабільно перевершує Pandas із значним відривом у всіх 22 запитах, похідних від TPC-H
Polars використовує значно менше пам’яті ніж Pandas для еквівалентних операцій
Бенчмарк є відкритим на GitHub, тому результати відтворювані

Дослідження енергоефективності та продуктивності

Окреме дослідження енергетичного бенчмарку Polars виявило, що Polars споживав приблизно у 8 разів менше енергії, ніж Pandas у синтетичних завданнях аналізу даних із великими DataFrame, і використовував приблизно 63% енергії, необхідної Pandas для запитів у стилі TPC-H на великих наборах даних.

Загальні характеристики продуктивності

На основі опублікованих бенчмарків і звітів спільноти:

Polars і DuckDB значно швидші за Pandas для більшості аналітичних операцій, особливо на наборах даних понад 1 мільйон рядків
DuckDB особливо сильний на робочих навантаженнях із агрегацією та з’єднаннями
Modin дає помірне прискорення порівняно з Pandas, але ціною більшого використання пам’яті
Pandas 2.x з Arrow-backed dtypes помітно швидший за Pandas 1.x

Примітка: точні співвідношення продуктивності сильно залежать від обладнання, форми даних і складності запитів. Завжди тестуйте на власних робочих навантаженнях.

Polars — новий стандарт для критичної до продуктивності роботи

Для нових проєктів, де продуктивність має значення, Polars став провідною альтернативою 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()
)

Чому Polars виділяється:

Значно швидший за Pandas у більшості операцій — підтверджено офіційними бенчмарками PDS-H (джерело)
Ліниве обчислення оптимізує план запиту перед виконанням. Написання .lazy() на початку та .collect() в кінці — найбільша доступна оптимізація продуктивності
Послідовний API, що уникає численних проблем Pandas (SettingWithCopyWarning, знайомо?)
На базі Rust із належним паралелізмом — використовує всі доступні ядра за замовчуванням

Чесні недоліки:

Розрив в екосистемі: багато бібліотек досі очікують Pandas DataFrames. Конвертація через .to_pandas() іноді неминуча
Інтеграція з побудовою графіків слабша — Matplotlib/Seaborn очікують вхідних даних Pandas
API достатньо відрізняється, щоб мати реальну криву навчання. Команди з досвідом Pandas повинні виділити приблизно тиждень на перехід

DuckDB — коли SQL є бажаним інтерфейсом

DuckDB — це не бібліотека DataFrame, а вбудована аналітична база даних. Але вона стала одним із найкращих способів аналізу даних у 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()

Чому DuckDB переконливий:

Відмінна продуктивність агрегації — конкурентна або швидша за Polars на операціях groupby та join
Zero-copy інтеграція з Pandas, Polars і Arrow. SQL-запити можуть посилатися на Pandas DataFrames без копіювання даних
Читає Parquet, CSV, JSON напряму — жодного явного кроку завантаження
Вбудований — жодного сервера, жодного налаштування, просто pip install duckdb

Коли обирати DuckDB замість Polars:

Команда більш комфортно працює з SQL, ніж із ланцюжком методів
Запити до файлів напряму без побудови пайплайну
З’єднання даних різних форматів (CSV + Parquet + JSON)

Коли Polars кращий вибір:

Складні багатокрокові трансформації (ланцюжок методів зазвичай читабельніший за вкладений SQL)
Побудова пайплайнів обробки даних у коді Python
Коли потрібен детальний контроль над виконанням

Pandas 2.2 — все ще актуальний (із застереженнями)

Pandas не мертвий. З Arrow-backed dtypes у версії 2.x він значно швидший за Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Використовуйте Arrow dtypes для кращої продуктивності
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Обирайте Pandas, коли:

Команда добре його знає і продуктивність достатня
Потрібна максимальна сумісність з бібліотеками (scikit-learn, statsmodels тощо)
Робота з невеликими наборами даних (<1M рядків), де різниця в продуктивності незначна
Дослідницький аналіз у Jupyter notebooks

Розгляньте альтернативи, коли:

Набори даних перевищують доступну оперативну пам’ять
Побудова продакшн-пайплайнів обробки даних, де продуктивність важлива
Регулярна робота з наборами даних понад 10M рядків

Modin — складна рекомендація

Modin обіцяє прискорити Pandas зміною лише одного рядка import. На практиці компроміси значні:

Більше використання пам’яті, ніж сам Pandas (розподіляє дані між процесами)
Неповне покриття API — деякі операції мовчки повертаються до Pandas
Накладні витрати на запуск роблять його повільнішим для невеликих наборів даних
Складність налагодження зростає, коли розподілене виконання стикається з проблемами

Оцінка: для більшості команд краще або залишитися з Pandas (для сумісності), або перейти на Polars (для продуктивності). Modin займає незручну середню позицію, яка не задовольняє жодну з цілей повністю.

Фреймворк прийняття рішень

Дані < 1M рядків?
  → Pandas (з Arrow dtypes) працює чудово. Не ускладнюйте.

Команда віддає перевагу SQL?
  → DuckDB.

Будуєте Python пайплайн обробки даних?
  → Polars.

Потрібно запитувати файли без їх завантаження?
  → DuckDB.

Дані > 100M рядків на одній машині?
  → Polars (lazy mode) або DuckDB.

Дані більші за доступну оперативну пам'ять?
  → DuckDB або Polars (streaming mode).

Додаткове читання

Маєте запитання щодо міграції з Pandas? Пишіть на [email protected].

Претенденти#

Продуктивність: що показують бенчмарки#

Polars PDS-H Benchmark (на основі TPC-H)#

Дослідження енергоефективності та продуктивності#

Загальні характеристики продуктивності#

Polars — новий стандарт для критичної до продуктивності роботи#

DuckDB — коли SQL є бажаним інтерфейсом#

Pandas 2.2 — все ще актуальний (із застереженнями)#

Modin — складна рекомендація#

Фреймворк прийняття рішень#

Додаткове читання#

📬 Stay ahead of the curve