Pandas 3.0 vs Polars 2026: Kompletné porovnanie výkonu, pamäte a syntaxe

Úvod: Nová éra spracovania dát v Pythone

Rok 2026 priniesol niečo, na čo sa mnohí z nás dlho tešili. S vydaním pandas 3.0 (21. januára 2026) a neustálym vývojom Polars sa dátoví vedci a analytici ocitli pred otázkou, ktorá sa v komunitách rieši denne: ktorú knižnicu vlastne použiť? Obe prešli za posledné mesiace dramatickými zmenami — a úprimne, ešte nikdy nebolo tak ťažké (a zároveň tak vzrušujúce) vybrať si.

V tomto porovnaní sa na obe knižnice pozrieme zo všetkých uhlov — od architektúry cez výkon až po praktické príklady kódu. Či ste skúsený dátový inžinier alebo len začínate s analýzou dát, tento sprievodca vám pomôže zorientovať sa.

Pandas 3.0 — čo je nové a prečo na tom záleží

Pandas je neotrasiteľný štandard v dátovej analýze už viac ako desaťročie. No verzia 3.0 nie je len bežná aktualizácia — je to najväčší architektonický skok od vzniku tejto knižnice. Poďme sa pozrieť na kľúčové zmeny.

Copy-on-Write ako predvolené nastavenie

Toto je podľa mňa tá najdôležitejšia zmena. Mechanizmus Copy-on-Write (CoW) je teraz v pandas 3.0 zapnutý predvolene.

V starších verziách bolo bežné, že operácie ako slicing alebo indexovanie vytvárali „pohľady" (views) na pôvodné dáta. Problém? Zmena v pohľade mohla neúmyselne zmeniť aj pôvodný DataFrame. Kto s tým niekedy zápasil, vie, aké frustrujúce to bolo.

S Copy-on-Write pandas používa stratégiu „lenivého kopírovania" — kópia dát sa nevytvára okamžite, ale až keď sa pôvodné alebo skopírované dáta idú skutočne meniť. Výsledok?

• Bezpečnosť — žiadne neočakávané vedľajšie efekty pri práci s pohľadmi na dáta
• Výkon — pamäť sa alokuje len vtedy, keď je to naozaj potrebné

import pandas as pd

# Pandas 3.0 — Copy-on-Write je predvolene zapnutý
df = pd.DataFrame({"meno": ["Anna", "Boris", "Cyril"], "vek": [25, 30, 35]})

# Vytvorenie podmnožiny — ŽIADNA kópia sa ešte nevytvára
podmnozina = df[df["vek"] > 25]

# Až teraz, pri modifikácii, sa vytvorí skutočná kópia
podmnozina["vek"] = podmnozina["vek"] + 1

# Pôvodný DataFrame zostáva nedotknutý
print(df)
#    meno  vek
# 0  Anna   25
# 1  Boris  30
# 2  Cyril  35

PyArrow ako základ pre reťazce

Pandas 3.0 zavádza natívny dátový typ pre reťazce (StringDtype), podporovaný knižnicou PyArrow. Predtým pandas používal NumPy object dtype — a to bolo, jemne povedané, pamäťovo neefektívne.

S PyArrow backend-om sú operácie s reťazcami 5 až 10-krát rýchlejšie. PyArrow totiž spracováva dáta v súvislých pamäťových blokoch namiesto individuálnych Python objektov. A spotreba pamäte? Klesá až o 50 %.

import pandas as pd

# Pandas 3.0 — reťazce sú automaticky uložené ako PyArrow StringDtype
df = pd.DataFrame({
    "produkt": ["Notebook", "Tablet", "Telefón", "Monitor"],
    "popis": ["Výkonný notebook s 16GB RAM",
              "10-palcový tablet s perom",
              "Smartfón s 5G pripojením",
              "27-palcový 4K monitor"]
})

print(df.dtypes)
# produkt    string[pyarrow]
# popis      string[pyarrow]
# dtype: object

# Reťazcové operácie sú výrazne rýchlejšie
vysledok = df["popis"].str.contains("palcový")
print(vysledok)
# 0    False
# 1     True
# 2    False
# 3     True
# dtype: bool

Stĺpcové výrazy s pd.col

Pandas 3.0 prináša experimentálnu syntax pd.col(), ktorá umožňuje intuitívnejšie referencovanie stĺpcov. Je inšpirovaná práve Polars (čo je celkom ironické, keď sa nad tým zamyslíte):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "trzby": [1000, 2500, 1800, 3200],
    "naklady": [600, 1200, 900, 1500]
})

# Nový spôsob s pd.col (experimentálne v pandas 3.0)
df.assign(
    zisk=pd.col("trzby") - pd.col("naklady"),
    marza=((pd.col("trzby") - pd.col("naklady")) / pd.col("trzby") * 100).round(1)
)

Zero-Copy interoperabilita

Vďaka PyArrow backend-u je teraz možné prenášať dáta medzi pandas, Polars a DuckDB bez kopírovania. To v praxi znamená, že môžete použiť ten najlepší nástroj pre každú časť pipeline — a nezaplatíte za to žiadnym výkonnostným penále.

import pandas as pd
import polars as pl

# Vytvorenie pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame({"hodnota": range(1_000_000)})

# Zero-copy prevod na Polars — takmer okamžitý
plf = pl.from_pandas(pdf)

# A späť na pandas — opäť bez kopírovania dát
pdf_naspat = plf.to_pandas()

Polars — moderná alternatíva postavená na Rust

Polars je pomerne mladá knižnica (prvá stabilná verzia vyšla v 2021), no rýchlo si vybudovala vernú komunitu. Je napísaná v Rust-e a prináša fundamentálne odlišný prístup k spracovaniu dát.

Architektúra a jadro

Na rozdiel od pandas, Polars je natívne postavený na Apache Arrow. Čo to v praxi znamená?

• Automatická paralelizácia — Polars využíva všetky jadrá procesora. Pandas je predvolene jednovláknový (a toto je jeden z jeho najväčších limitov).
• Stĺpcové ukladanie — dáta sú organizované po stĺpcoch, čo maximalizuje efektivitu cache procesora
• Striktné typovanie — žiadny „object" dtype, každý stĺpec má jasne definovaný typ

Lenivé vyhodnocovanie (Lazy Evaluation)

Toto je podľa mňa najsilnejšia zbraň Polars. Namiesto okamžitého vykonávania operácií Polars zostaví plán dotazu, ktorý optimalizuje pred spustením. Optimalizácie zahŕňajú:

• Predikátový pushdown — filtre sa aplikujú čo najskôr, ideálne priamo pri čítaní z disku
• Projekčný pushdown — načítavajú sa len stĺpce, ktoré sú skutočne potrebné
• Eliminácia spoločných podvýrazov — duplicitné výpočty sa vykonajú len raz
• Streamovanie — dáta sa spracovávajú po dávkach, takže môžete pracovať aj s datasetmi väčšími ako RAM

import polars as pl

# Lazy dotaz — nič sa ešte nevykonáva
lf = (
    pl.scan_csv("predaje.csv")  # Lenivé čítanie
    .filter(pl.col("rok") == 2025)  # Predikátový pushdown
    .select(["produkt", "trzby", "region"])  # Projekčný pushdown
    .group_by("region")
    .agg(
        pl.col("trzby").sum().alias("celkove_trzby"),
        pl.col("produkt").n_unique().alias("pocet_produktov")
    )
    .sort("celkove_trzby", descending=True)
)

# Zobrazenie optimalizovaného plánu dotazu
print(lf.explain())

# Až teraz sa dotaz skutočne vykoná
vysledok = lf.collect()
print(vysledok)

Syntax Polars — expresívna a konzistentná

Polars používa reťazenie výrazov, ktoré je konzistentné a dobre čitateľné. Žiadna záhada ohľadom toho, kedy pracujete s pohľadom a kedy s kópiou — to je niečo, čo pandas používateľov trápilo roky:

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "zamestnanec": ["Jana", "Peter", "Mária", "Tomáš", "Eva"],
    "oddelenie": ["IT", "Marketing", "IT", "Financie", "Marketing"],
    "plat": [3500, 2800, 4200, 3100, 2600],
    "roky_praxe": [5, 3, 8, 4, 2]
})

# Komplexná transformácia — čitateľná a efektívna
vysledok = (
    df
    .with_columns(
        (pl.col("plat") * 12).alias("rocny_plat"),
        pl.col("plat").rank().alias("poradie_platu"),
        pl.col("plat").mean().over("oddelenie").alias("priemerny_plat_oddelenia")
    )
    .filter(pl.col("roky_praxe") >= 3)
    .sort("rocny_plat", descending=True)
)

print(vysledok)

Výkonnostné porovnanie: reálne benchmarky v roku 2026

Dosť bolo teórie. Poďme sa pozrieť na konkrétne čísla — testy, ktoré porovnávajú pandas 3.0 a Polars na rôznych typoch operácií s datasetom s 10 miliónmi riadkov.

Filtrovanie riadkov

Filtrovanie je hádam najčastejšia operácia v dátovej analýze. Polars tu dosahuje 4,6-násobné zrýchlenie oproti pandas na 1GB datasete.

import pandas as pd
import polars as pl
import numpy as np
import time

# Vytvorenie testovacieho datasetu
n = 10_000_000
data = {
    "id": range(n),
    "hodnota": np.random.randn(n),
    "kategoria": np.random.choice(["A", "B", "C", "D"], n),
    "skore": np.random.uniform(0, 100, n)
}

# --- Pandas 3.0 ---
pdf = pd.DataFrame(data)
start = time.perf_counter()
vysledok_pandas = pdf[pdf["skore"] > 75]
cas_pandas = time.perf_counter() - start
print(f"Pandas filtrovanie: {cas_pandas:.3f}s")

# --- Polars ---
plf = pl.DataFrame(data)
start = time.perf_counter()
vysledok_polars = plf.filter(pl.col("skore") > 75)
cas_polars = time.perf_counter() - start
print(f"Polars filtrovanie: {cas_polars:.3f}s")

print(f"Polars je {cas_pandas / cas_polars:.1f}x rýchlejší")

Skupinové agregácie

Group-by operácie sú ďalšou kritickou oblasťou. Tu je Polars 2,6 až 5-krát rýchlejší, predovšetkým vďaka paralelizácii:

# --- Pandas 3.0 ---
start = time.perf_counter()
agg_pandas = pdf.groupby("kategoria").agg({
    "hodnota": ["mean", "std"],
    "skore": ["min", "max", "median"]
})
cas_pandas = time.perf_counter() - start

# --- Polars ---
start = time.perf_counter()
agg_polars = plf.group_by("kategoria").agg(
    pl.col("hodnota").mean().alias("priemer_hodnoty"),
    pl.col("hodnota").std().alias("smerodajna_odchylka"),
    pl.col("skore").min().alias("min_skore"),
    pl.col("skore").max().alias("max_skore"),
    pl.col("skore").median().alias("median_skore")
)
cas_polars = time.perf_counter() - start

print(f"Pandas agregácia: {cas_pandas:.3f}s")
print(f"Polars agregácia: {cas_polars:.3f}s")
print(f"Polars je {cas_pandas / cas_polars:.1f}x rýchlejší")

Spojovanie tabuliek (Join)

Pri spojovaní veľkých tabuliek sa výhoda Polars ešte zvýrazňuje. Na datasete so 100M riadkov Polars spracuje join v sekundách, kým pandas na to potrebuje minúty. To je dosť zásadný rozdiel, keď čakáte na výsledky.

import polars as pl
import pandas as pd
import numpy as np

n = 5_000_000

# Hlavná tabuľka
hlavna = {
    "id": range(n),
    "hodnota": np.random.randn(n),
    "kluc": np.random.randint(0, 100_000, n)
}

# Referenčná tabuľka
referencia = {
    "kluc": range(100_000),
    "nazov": [f"Položka_{i}" for i in range(100_000)],
    "cena": np.random.uniform(10, 1000, 100_000)
}

# --- Polars join ---
pl_hlavna = pl.DataFrame(hlavna)
pl_ref = pl.DataFrame(referencia)

start = time.perf_counter()
vysledok = pl_hlavna.join(pl_ref, on="kluc", how="left")
print(f"Polars join: {time.perf_counter() - start:.3f}s")

# --- Pandas join ---
pd_hlavna = pd.DataFrame(hlavna)
pd_ref = pd.DataFrame(referencia)

start = time.perf_counter()
vysledok = pd_hlavna.merge(pd_ref, on="kluc", how="left")
print(f"Pandas join: {time.perf_counter() - start:.3f}s")

Súhrnná tabuľka výkonu

Tu sú typické výkonnostné rozdiely z benchmarkov roku 2026. Čísla hovoria za seba:

Operácia	Pandas 3.0	Polars	Zrýchlenie Polars
Filtrovanie (1GB)	~920 ms	~200 ms	4,6x
Group-by agregácia	~1 300 ms	~500 ms	2,6x
Join (5M riadkov)	~2 800 ms	~650 ms	4,3x
Reťazcové operácie	~1 500 ms	~280 ms	5,4x
Čítanie CSV (1GB)	~8 000 ms	~1 200 ms	6,7x
Filtrovanie (100M riadkov)	~9 450 ms	~1 890 ms	5,0x

Spotreba pamäte: kde sa ušetrí najviac

Pri práci s veľkými datasetmi je pamäť často tým limitujúcim faktorom. Pandas 3.0 urobil vďaka PyArrow backend-u veľký krok vpred, ale Polars má stále navrch.

Porovnanie pamäte na 10M riadkoch

import pandas as pd
import polars as pl
import numpy as np
import sys

n = 10_000_000

data = {
    "id": range(n),
    "meno": np.random.choice(["Anna", "Boris", "Cyril", "Dana", "Emil"], n),
    "hodnota": np.random.randn(n),
    "datum": pd.date_range("2020-01-01", periods=n, freq="s")
}

# Pandas 3.0 s PyArrow reťazcami
pdf = pd.DataFrame(data)
pamat_pandas = pdf.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2

# Polars
plf = pl.DataFrame(data)
pamat_polars = plf.estimated_size("mb")

print(f"Pandas 3.0 pamäť: {pamat_pandas:.1f} MB")
print(f"Polars pamäť:     {pamat_polars:.1f} MB")
print(f"Polars úspora:    {(1 - pamat_polars/pamat_pandas)*100:.0f}%")

Polars typicky spotrebuje 20–40 % menej pamäte než pandas 3.0. Najvýraznejší je rozdiel pri datasetoch s veľkým počtom reťazcových stĺpcov — tam Polars využíva slovníkové kódovanie (dictionary encoding), čo vie robiť divy.

Migrácia z pandas na Polars: praktický sprievodca

Takže, uvažujete o prechode? Tu je prehľad najčastejších operácií v oboch syntaxiách. Uchovajte si ho — bude sa vám hodiť.

Čítanie a zápis dát

# --- Čítanie CSV ---
# Pandas
pdf = pd.read_csv("data.csv")

# Polars (eager)
plf = pl.read_csv("data.csv")

# Polars (lazy — odporúčané pre veľké súbory)
plf = pl.scan_csv("data.csv")

# --- Čítanie Parquet ---
# Pandas
pdf = pd.read_parquet("data.parquet")

# Polars
plf = pl.read_parquet("data.parquet")
plf = pl.scan_parquet("data.parquet")  # lazy

# --- Zápis ---
# Pandas
pdf.to_parquet("vystup.parquet")

# Polars
plf.write_parquet("vystup.parquet")

Výber a filtrovanie stĺpcov

# --- Výber stĺpcov ---
# Pandas
pdf[["meno", "vek"]]

# Polars
plf.select(["meno", "vek"])
plf.select(pl.col("meno"), pl.col("vek"))

# --- Filtrovanie ---
# Pandas
pdf[pdf["vek"] > 30]
pdf.query("vek > 30 and mesto == 'Bratislava'")

# Polars
plf.filter(pl.col("vek") > 30)
plf.filter((pl.col("vek") > 30) & (pl.col("mesto") == "Bratislava"))

Pridávanie a transformácia stĺpcov

# --- Nový stĺpec ---
# Pandas
pdf["rocny_plat"] = pdf["mesacny_plat"] * 12

# Polars
plf = plf.with_columns(
    (pl.col("mesacny_plat") * 12).alias("rocny_plat")
)

# --- Viacero stĺpcov naraz ---
# Pandas
pdf["bonus"] = pdf["plat"] * 0.1
pdf["celkom"] = pdf["plat"] + pdf["bonus"]

# Polars — efektívnejšie, v jednom volaní
plf = plf.with_columns(
    (pl.col("plat") * 0.1).alias("bonus"),
    (pl.col("plat") * 1.1).alias("celkom")
)

Agregácie a skupinové operácie

# --- Group by ---
# Pandas
pdf.groupby("oddelenie")["plat"].mean()
pdf.groupby("oddelenie").agg({"plat": "mean", "vek": "max"})

# Polars
plf.group_by("oddelenie").agg(pl.col("plat").mean())
plf.group_by("oddelenie").agg(
    pl.col("plat").mean().alias("priemerny_plat"),
    pl.col("vek").max().alias("max_vek")
)

# --- Window funkcie ---
# Pandas
pdf["oddelenie_priemer"] = pdf.groupby("oddelenie")["plat"].transform("mean")

# Polars — elegantnejšie s .over()
plf = plf.with_columns(
    pl.col("plat").mean().over("oddelenie").alias("oddelenie_priemer")
)

Kedy použiť pandas a kedy Polars?

Niet jednoznačnej odpovede na otázku „čo je lepšie" — a kto vám tvrdí opak, tomu neverťe. Obe knižnice majú svoje silné stránky.

Kedy je pandas stále lepšou voľbou

• Interaktívna analýza v Jupyter — pandas má bohatšiu integráciu s notebookovými prostrediami a vizualizačnými nástrojmi
• Malé a stredné datasety — pri datasetoch do 1 milióna riadkov je výkonnostný rozdiel zanedbateľný a pandas syntax je pre mnohých intuitívnejšia
• Rozsiahly ekosystém — scikit-learn, matplotlib, seaborn a desiatky ďalších knižníc pracujú natívne s pandas
• Existujúci kód — ak váš tím má rozsiahlu kódovú základňu v pandas, migrácia na Polars nemusí dávať ekonomický zmysel
• Časové rady — pandas má stále najzrelšiu podporu pre dátumy, časové zóny a resampling

Kedy je Polars jasná voľba

• Veľké datasety (nad 1GB) — tu je Polars dramaticky rýchlejší a pamäťovo efektívnejší
• ETL pipeline — lazy API s automatickou optimalizáciou dotazov je ako stvorené pre produkčné dátové pipeline
• Maximálny výkon — keď potrebujete vyťažiť z hardvéru maximum, Polars automaticky využije všetky jadrá
• Nové projekty — začínate na zelenej lúke? Polars vám dá konzistentnejšie API bez historického balastu
• Spracovanie logov a streamových dát — streamovanie umožňuje pracovať s datasetmi väčšími ako dostupná RAM

Hybridný prístup: to najlepšie z oboch svetov

A tu je dobrá správa — nemusíte voliť buď-alebo. Vďaka zero-copy interoperabilite medzi pandas 3.0 a Polars môžete elegantne kombinovať obe knižnice. Úprimne, toto je prístup, ktorý odporúčam väčšine tímov:

import polars as pl
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Krok 1: Polars pre rýchle načítanie a transformáciu veľkých dát
vysledok = (
    pl.scan_parquet("predaje_2025.parquet")
    .filter(pl.col("region").is_in(["Bratislava", "Košice", "Žilina"]))
    .group_by(["region", "mesiac"])
    .agg(
        pl.col("trzby").sum().alias("celkove_trzby"),
        pl.col("objednavky").count().alias("pocet_objednavok")
    )
    .sort(["region", "mesiac"])
    .collect()
)

# Krok 2: Zero-copy prevod na pandas pre vizualizáciu
pdf = vysledok.to_pandas()

# Krok 3: Pandas + Matplotlib pre vizualizáciu
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
for region in pdf["region"].unique():
    data = pdf[pdf["region"] == region]
    ax.plot(data["mesiac"], data["celkove_trzby"], marker="o", label=region)

ax.set_xlabel("Mesiac")
ax.set_ylabel("Celkové tržby (€)")
ax.set_title("Vývoj tržieb podľa regiónov v roku 2025")
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.savefig("trzby_regiony.png", dpi=150)
plt.show()

Pipeline s DuckDB ako bonusom

Pre ešte väčšiu flexibilitu môžete zapojiť aj DuckDB. Ten dokáže dotazovať pandas aj Polars DataFrames priamo cez SQL — čo oceníte hlavne vtedy, keď máte v tíme ľudí, ktorí sú silnejší v SQL než v Pythone:

import duckdb
import polars as pl

# Načítanie dát cez Polars (rýchle)
df = pl.read_parquet("zakaznici.parquet")

# SQL dotaz cez DuckDB na Polars DataFrame
vysledok = duckdb.sql("""
    SELECT
        region,
        COUNT(*) as pocet_zakaznikov,
        AVG(trzby) as priemerne_trzby,
        PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY trzby) as median_trzby
    FROM df
    WHERE rok = 2025
    GROUP BY region
    HAVING COUNT(*) > 100
    ORDER BY priemerne_trzby DESC
""").pl()  # Výsledok priamo ako Polars DataFrame

print(vysledok)

Praktický príklad: kompletná dátová analýza

Teraz si ukážeme komplexný príklad — analýzu fiktívneho datasetu predajov e-commerce obchodu. Riešenie v oboch knižniciach, aby ste videli rozdiely naživo.

import polars as pl
import pandas as pd
import numpy as np

# Generovanie testovacích dát
np.random.seed(42)
n = 2_000_000

produkty = ["Notebook", "Tablet", "Telefón", "Slúchadlá", "Monitor",
            "Klávesnica", "Myš", "Webkamera", "USB hub", "Powerbank"]
regiony = ["Bratislava", "Košice", "Žilina", "Banská Bystrica", "Prešov",
           "Nitra", "Trnava", "Trenčín"]

data = {
    "datum": pd.date_range("2024-01-01", periods=n, freq="15s"),
    "produkt": np.random.choice(produkty, n),
    "region": np.random.choice(regiony, n),
    "mnozstvo": np.random.randint(1, 10, n),
    "cena": np.random.uniform(5, 2000, n).round(2),
    "zlavnene": np.random.choice([True, False], n, p=[0.3, 0.7])
}

# ============================================
# RIEŠENIE V POLARS
# ============================================
df = pl.DataFrame(data)

analyza = (
    df
    .with_columns(
        (pl.col("mnozstvo") * pl.col("cena")).alias("trzba"),
        pl.col("datum").dt.month().alias("mesiac"),
        pl.col("datum").dt.weekday().alias("den_v_tyzdni")
    )
    .group_by(["region", "mesiac"])
    .agg(
        pl.col("trzba").sum().alias("celkova_trzba"),
        pl.col("trzba").mean().alias("priemerna_trzba"),
        pl.len().alias("pocet_transakcii"),
        pl.col("zlavnene").mean().alias("podiel_zlav"),
        pl.col("produkt").n_unique().alias("roznorodost_produktov")
    )
    .with_columns(
        pl.col("celkova_trzba")
          .rank(method="dense", descending=True)
          .over("mesiac")
          .alias("poradie_v_mesiaci")
    )
    .filter(pl.col("poradie_v_mesiaci") <= 3)
    .sort(["mesiac", "poradie_v_mesiaci"])
)

print("Top 3 regióny podľa tržieb v každom mesiaci:")
print(analyza)

# ============================================
# RIEŠENIE V PANDAS 3.0
# ============================================
pdf = pd.DataFrame(data)

pdf["trzba"] = pdf["mnozstvo"] * pdf["cena"]
pdf["mesiac"] = pdf["datum"].dt.month
pdf["den_v_tyzdni"] = pdf["datum"].dt.weekday

analyza_pd = (
    pdf
    .groupby(["region", "mesiac"])
    .agg(
        celkova_trzba=("trzba", "sum"),
        priemerna_trzba=("trzba", "mean"),
        pocet_transakcii=("trzba", "count"),
        podiel_zlav=("zlavnene", "mean"),
        roznorodost_produktov=("produkt", "nunique")
    )
    .reset_index()
)

analyza_pd["poradie_v_mesiaci"] = (
    analyza_pd
    .groupby("mesiac")["celkova_trzba"]
    .rank(method="dense", ascending=False)
)

vysledok_pd = (
    analyza_pd[analyza_pd["poradie_v_mesiaci"] <= 3]
    .sort_values(["mesiac", "poradie_v_mesiaci"])
)

print(vysledok_pd)

Budúcnosť: kam smerujú obe knižnice

Ekosystém spracovania dát v Pythone je živý a dynamický. Kam smerujú obe knižnice?

Pandas — evolúcia s ohľadom na spätnú kompatibilitu

Pandas 3.0 ukazuje jasnú cestu: postupná migrácia na PyArrow pri zachovaní známeho API. Čo môžeme čakať ďalej:

• Dokončenie podpory pd.col() výrazov pre všetky operácie
• Rozšírenie zero-copy interoperability s ďalšími nástrojmi
• Lepšia podpora pre viacvláknové operácie
• Tesnejšia integrácia s PyArrow compute funkciami

Polars — agresívny vývoj a rozširovanie

Polars pokračuje v rýchlom tempe s dôrazom na:

• GPU akceleráciu cez RAPIDS cuDF integráciu
• Podporu pre distribuované výpočty
• Nové konektory pre databázy a cloudové úložiská
• Lepšiu integráciu s notebookovými prostrediami

Konvergencia

Zaujímavý je trend vzájomného ovplyvňovania. Pandas preberá koncepty z Polars (stĺpcové výrazy, lepšie typy), Polars sa zas snaží znížiť bariéru vstupu pre pandas používateľov. Výsledkom bude pravdepodobne ekosystém, kde obe knižnice koexistujú a dopĺňajú sa — a to je pre nás, používateľov, tá najlepšia správa.

Záver: praktické odporúčania pre rok 2026

Na záver si zhrňme to najdôležitejšie:

1. Nové projekty — vážne zvážte Polars ako primárnu knižnicu, najmä ak očakávate prácu s veľkými datasetmi. API je čistejšie a výkon výrazne lepší.
2. Existujúce projekty — aktualizujte na pandas 3.0 pre výhody Copy-on-Write a PyArrow reťazcov. Migráciu na Polars robte postupne, modul po module.
3. Hybridný prístup — využívajte zero-copy interoperabilitu. Polars pre ťažké výpočty, pandas pre vizualizáciu a ML integráciu.
4. Naučte sa obe — dátový profesionál v roku 2026 by mal ovládať obe knižnice. Pracovný trh čoraz viac požaduje znalosť Polars popri pandas.
5. Merajte, nehadajte — výkonnostné rozdiely závisia od konkrétneho prípadu použitia. Vždy benchmarkujte na vlastných dátach.

Pandas 3.0 urobil obrovský krok vpred a ukázal, že aj zrelá knižnica sa dokáže zásadne zmeniť. Polars zas pokračuje v nastavovaní nových štandardov výkonu. A tá najlepšia správa? Obe knižnice sú v roku 2026 lepšie než kedykoľvek predtým. Vďaka ich rastúcej interoperabilite ich nemusíte vnímať ako konkurentov — sú to komplementárne nástroje vo vašej analytickej výbave.