Thư viện Python hàng đầu cho phân tích dữ liệu năm 2026: Vượt ra ngoài Pandas

Pandas đã là thư viện phân tích dữ liệu Python mặc định hơn một thập kỷ. Năm 2026, nó vẫn có mặt ở khắp nơi — nhưng không còn là lựa chọn hiển nhiên. Thế hệ thư viện mới cung cấp hiệu suất tốt hơn đáng kể, sử dụng ít bộ nhớ hơn và API trực quan hơn.

Hướng dẫn này so sánh các lựa chọn chính và giúp xác định thư viện nào phù hợp với từng trường hợp sử dụng.

Các ứng cử viên

Thư viện	Độ trưởng thành	Viết bằng	Ưu điểm chính
Pandas 2.2	Trưởng thành	C/Python	Hệ sinh thái, sự quen thuộc
Polars 1.x	Ổn định	Rust	Tốc độ, hiệu quả bộ nhớ
DuckDB 1.x	Ổn định	C++	Giao diện SQL, zero-copy
Modin	Ổn định	Python	Thay thế Pandas trực tiếp
Vaex	Bảo trì	C++/Python	Xử lý ngoài bộ nhớ
DataFusion (Python)	Đang phát triển	Rust	Apache Arrow native

Hiệu suất: Benchmark cho thấy gì

Thay vì bịa số liệu, đây là những gì benchmark chính thức và bên thứ ba cho thấy:

Benchmark PDS-H của Polars (dựa trên TPC-H)

Đội ngũ Polars duy trì bộ benchmark mã nguồn mở dựa trên benchmark hỗ trợ quyết định TPC-H, gọi là PDS-H. Kết quả mới nhất (tháng 5 năm 2025) so sánh Polars với Pandas và các engine khác trên các truy vấn phân tích chuẩn hóa.

Phát hiện chính từ benchmark chính thức:

Polars vượt trội Pandas một cách nhất quán với biên độ đáng kể trên tất cả 22 truy vấn dựa trên TPC-H
Polars sử dụng ít bộ nhớ hơn đáng kể so với Pandas cho các thao tác tương đương
Benchmark là mã nguồn mở trên GitHub, nên kết quả có thể tái tạo

Nghiên cứu năng lượng và hiệu suất

Một nghiên cứu benchmark năng lượng Polars riêng biệt phát hiện rằng Polars tiêu thụ ít năng lượng hơn khoảng 8 lần so với Pandas trong các tác vụ phân tích dữ liệu tổng hợp với DataFrame lớn, và sử dụng khoảng 63% năng lượng so với Pandas cho các truy vấn kiểu TPC-H trên tập dữ liệu lớn.

Đặc điểm hiệu suất chung

Dựa trên benchmark đã công bố và báo cáo cộng đồng:

Polars và DuckDB nhanh hơn đáng kể so với Pandas cho hầu hết các thao tác phân tích, đặc biệt trên tập dữ liệu trên 1 triệu hàng
DuckDB có xu hướng mạnh đặc biệt với các workload nặng aggregation và join
Modin cung cấp cải thiện tốc độ khiêm tốn so với Pandas nhưng với chi phí bộ nhớ cao hơn
Pandas 2.x với Arrow-backed dtypes nhanh hơn đáng kể so với Pandas 1.x

Lưu ý: Tỷ lệ hiệu suất chính xác phụ thuộc rất nhiều vào phần cứng, hình dạng dữ liệu và độ phức tạp truy vấn. Luôn benchmark trên workload của riêng bạn.

Polars — Lựa chọn mặc định mới cho công việc cần hiệu suất

Cho các dự án mới mà hiệu suất quan trọng, Polars đã nổi lên như giải pháp thay thế hàng đầu cho 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()
)

Tại sao Polars nổi bật:

Nhanh hơn đáng kể so với Pandas cho hầu hết thao tác — xác nhận bởi benchmark PDS-H chính thức (nguồn)
Đánh giá lười biếng (lazy evaluation) tối ưu hóa kế hoạch truy vấn trước khi thực thi. Viết .lazy() ở đầu và .collect() ở cuối là tối ưu hóa hiệu suất lớn nhất có sẵn
API nhất quán tránh được nhiều bẫy của Pandas (SettingWithCopyWarning, ai cũng biết?)
Chạy bằng Rust với song song hóa thực sự — sử dụng tất cả các lõi có sẵn theo mặc định

Nhược điểm thực tế:

Khoảng cách hệ sinh thái: nhiều thư viện vẫn mong đợi Pandas DataFrame. Chuyển đổi bằng .to_pandas() đôi khi không thể tránh
Tích hợp vẽ biểu đồ yếu hơn — Matplotlib/Seaborn mong đợi đầu vào Pandas
API khác biệt đủ để có đường cong học tập thực sự. Các đội quen Pandas nên dự kiến khoảng một tuần để chuyển đổi

DuckDB — Khi SQL là giao diện ưa thích

DuckDB không phải là thư viện DataFrame — nó là cơ sở dữ liệu phân tích nhúng. Nhưng nó đã trở thành một trong những cách tốt nhất để phân tích dữ liệu trong 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()

Tại sao DuckDB hấp dẫn:

Hiệu suất aggregation xuất sắc — cạnh tranh hoặc nhanh hơn Polars cho các thao tác groupby và join
Tích hợp zero-copy với Pandas, Polars và Arrow. Truy vấn SQL có thể tham chiếu Pandas DataFrame mà không sao chép dữ liệu
Đọc trực tiếp Parquet, CSV, JSON — không cần bước tải rõ ràng
Nhúng — không server, không setup, chỉ pip install duckdb

Khi nào chọn DuckDB thay vì Polars:

Đội ngũ thoải mái với SQL hơn method chaining
Truy vấn file trực tiếp mà không xây pipeline
Join dữ liệu qua các format khác nhau (CSV + Parquet + JSON)

Khi nào Polars là lựa chọn tốt hơn:

Biến đổi nhiều bước phức tạp (method chaining thường dễ đọc hơn SQL lồng nhau)
Xây dựng data pipeline trong code Python
Khi cần kiểm soát chi tiết việc thực thi

Pandas 2.2 — Vẫn còn phù hợp (với lưu ý)

Pandas chưa chết. Với Arrow-backed dtypes trong 2.x, nó nhanh hơn đáng kể so với Pandas 1.x:

import pandas as pd

# Sử dụng Arrow dtypes để hiệu suất tốt hơn
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

Vẫn chọn Pandas khi:

Đội ngũ đã quen và hiệu suất đủ dùng
Cần tương thích tối đa với thư viện (scikit-learn, statsmodels, v.v.)
Làm việc với tập dữ liệu nhỏ (<1 triệu hàng) nơi khác biệt hiệu suất không đáng kể
Phân tích khám phá trong Jupyter notebooks

Cân nhắc thay thế khi:

Tập dữ liệu vượt quá RAM có sẵn
Xây pipeline dữ liệu production nơi hiệu suất quan trọng
Thường xuyên làm việc với tập dữ liệu trên 10 triệu hàng

Modin — Một khuyến nghị khó

Modin hứa hẹn tăng tốc Pandas bằng cách thay đổi một dòng import. Trong thực tế, các đánh đổi là đáng kể:

Sử dụng bộ nhớ cao hơn cả Pandas (nó phân phối dữ liệu qua các process)
Bao phủ API không đầy đủ — một số thao tác quay về Pandas im lặng
Chi phí khởi động làm nó chậm hơn cho tập dữ liệu nhỏ
Độ phức tạp debug tăng khi thực thi phân tán gặp vấn đề

Đánh giá: Cho hầu hết các đội, tốt hơn là giữ Pandas (cho tương thích) hoặc chuyển sang Polars (cho hiệu suất). Modin chiếm vị trí trung gian khó xử mà không thỏa mãn đầy đủ mục tiêu nào.

Khung quyết định

Dữ liệu < 1 triệu hàng?
  → Pandas (với Arrow dtypes) hoạt động tốt. Đừng suy nghĩ quá.

Đội ngũ ưu tiên SQL?
  → DuckDB.

Xây dựng data pipeline Python?
  → Polars.

Cần truy vấn file mà không tải?
  → DuckDB.

Dữ liệu > 100 triệu hàng trên một máy?
  → Polars (lazy mode) hoặc DuckDB.

Dữ liệu lớn hơn RAM có sẵn?
  → DuckDB hoặc Polars (streaming mode).

Đọc thêm

Có câu hỏi về chuyển đổi từ Pandas? Liên hệ tại [email protected].

Các ứng cử viên#

Hiệu suất: Benchmark cho thấy gì#

Benchmark PDS-H của Polars (dựa trên TPC-H)#

Nghiên cứu năng lượng và hiệu suất#

Đặc điểm hiệu suất chung#

Polars — Lựa chọn mặc định mới cho công việc cần hiệu suất#

DuckDB — Khi SQL là giao diện ưa thích#

Pandas 2.2 — Vẫn còn phù hợp (với lưu ý)#

Modin — Một khuyến nghị khó#

Khung quyết định#

Đọc thêm#

📬 Stay ahead of the curve