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: ...