2026年Python数据分析库全面对比：不止Pandas

Pandas作为Python数据分析的默认选择已经超过十年。2026年，它仍然无处不在——但不再是理所当然的首选。新一代库在性能、内存效率和API设计上都有了质的飞跃。

本文对比主流选项，帮助你根据不同场景选择最合适的工具。

主要竞争者

性能：基准测试告诉我们什么

以下是来自官方和第三方基准测试的真实结果，而非杜撰的数据。

Polars PDS-H 基准测试（TPC-H衍生）

Polars团队维护着一个基于TPC-H决策支持基准的开源测试套件，称为PDS-H。最新结果（2025年5月）在标准化分析查询上对比了Polars与其他引擎。

主要发现：

• Polars在全部22个TPC-H衍生查询中均大幅领先Pandas
• 在等效操作中，Polars的内存占用远低于Pandas
• 该基准测试在GitHub上开源，结果可复现

能耗与性能研究

另一项Polars能耗基准研究发现，在大规模DataFrame的合成数据分析任务中，Polars的能耗约为Pandas的八分之一；在大数据集的TPC-H风格查询中，Polars仅消耗Pandas约63%的能量。

总体性能趋势

基于已发布的基准测试和社区反馈：

• Polars和DuckDB 在大多数分析操作中显著快于Pandas，尤其是百万行以上的数据集
• DuckDB 在聚合和大量join的工作负载中表现尤为突出
• Modin 相较Pandas有一定提速，但代价是更高的内存消耗
• Pandas 2.x配合Arrow后端dtype 比1.x版本明显更快

注意：具体性能比例高度依赖硬件、数据特征和查询复杂度。务必在自己的工作负载上进行基准测试。

Polars——性能优先场景的新标杆

对于性能敏感的新项目，Polars已成为Pandas最有力的替代方案。

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()
)

Polars的突出之处：

• 大多数操作显著快于Pandas——经PDS-H官方基准验证（来源）
• 惰性求值在执行前优化查询计划。开头写.lazy()、结尾写.collect()，就能获得最大的性能优化
• 一致的API设计，避免了Pandas的各种陷阱（比如SettingWithCopyWarning）
• Rust实现，原生并行——默认利用所有可用核心

不得不说的缺点：

• 生态差距：很多库仍然只接受Pandas DataFrame，有时不得不用.to_pandas()转换
• 可视化集成较弱——Matplotlib/Seaborn预期Pandas输入
• API差异较大，学习曲线真实存在。有Pandas经验的团队大约需要一周适应期

DuckDB——偏爱SQL的最佳选择

DuckDB不是DataFrame库，而是嵌入式分析数据库。但它已经成为Python数据分析的最佳方式之一。

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()

DuckDB的吸引力：

• 出色的聚合性能——在groupby和join操作上与Polars不相上下甚至更快
• 零拷贝集成——SQL查询可以直接引用Pandas、Polars和Arrow数据，无需复制
• 直接读取Parquet、CSV、JSON——无需显式加载步骤
• 嵌入式——无服务器、无配置，pip install duckdb即可使用

何时选DuckDB而非Polars：

• 团队更熟悉SQL而非方法链
• 想直接查询文件而不构建管道
• 需要跨格式（CSV + Parquet + JSON）关联查询

何时选Polars而非DuckDB：

• 复杂的多步骤转换（方法链通常比嵌套SQL更具可读性）
• 用Python代码构建数据管道
• 需要对执行过程进行精细控制

Pandas 2.2——依然能打（有条件的）

Pandas还没有过时。2.x版本的Arrow后端dtype使其比1.x快了不少：

import pandas as pd

# 使用Arrow后端提升性能
df = pd.read_parquet("events.parquet", dtype_backend="pyarrow")

适合继续使用Pandas的场景：

• 团队已经非常熟悉，且性能满足需求
• 需要最大程度的库兼容性（scikit-learn、statsmodels等）
• 小数据集（不到100万行），性能差异可以忽略
• 在Jupyter Notebook中做探索性分析

应考虑替代方案的场景：

• 数据集超出可用内存
• 构建对性能有要求的生产数据管道
• 经常处理超过千万行的数据集

Modin——难以推荐

Modin号称只需改一行import就能加速Pandas。实际使用中，代价不小：

• 内存占用反而比Pandas更高（需要跨进程分发数据）
• API覆盖不完整——部分操作会静默回退到Pandas
• 启动开销导致小数据集上反而更慢
• 分布式执行出问题时调试复杂度大增

评估： 对大多数团队来说，要兼容性就继续用Pandas，要性能就切换到Polars。Modin处于一个两头不靠的尴尬位置。

选择决策树

数据不到100万行？
  → Pandas（用Arrow后端dtype）完全够用，别纠结。

团队更习惯SQL？
  → DuckDB。

构建Python数据管道？
  → Polars。

想直接查询文件而不加载？
  → DuckDB。

单机数据超过1亿行？
  → Polars（lazy模式）或DuckDB。

数据大于可用内存？
  → DuckDB或Polars（流式模式）。

延伸阅读

• Polars PDS-H 基准测试结果（2025年5月）
• Polars 能耗与性能研究
• Polars 基准测试仓库（GitHub）
• DuckDB 文档
• Pandas 2.x Arrow后端

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