当瑞士军刀遇上跑车引擎——pandas 与 Polars 的抉择

说明

《Python Polars》教程正在筹划更新中，敬请期待！Polars 是一个高性能的数据处理库，特别适用于大数据集和需要并行计算的场景。如果你在处理大数据时遇到性能瓶颈，可以考虑尝试 Polars，它的延迟计算和并行化机制可以显著提升处理效率。

在“数据量”与“等待时间”同时爆炸的今天，写 Python 的你可能也经历过这样的瞬间：本地 16 GB 内存的笔记本刚读入 10 GB CSV，风扇就起飞；或者跑一个 groupby 去泡咖啡回来，进度条还在 23 %。十年前，pandas 用一把“瑞士军刀”治愈了我们对 Excel 的恐惧；十年后，当数据从 MB 级跃迁到 TB 级，这把刀开始卷刃。于是，一辆用 Rust 打造的“跑车引擎”——Polars——悄然驶入赛道：它把并行计算、零拷贝、延迟优化塞进 DataFrame，让 200 GB 日志在一台普通服务器上 90 秒跑完。今天这篇小文，就带你坐上驾驶座，感受两把利器在指尖的不同手感，看看什么场景该“开跑车”，什么场景继续“掏军刀”。

两种哲学的相遇

在 Python 数据世界里，pandas 早已是家喻户晓的“瑞士军刀”。它诞生于 2008 年，十年磨一剑，功能多到可以切牛排、拧螺丝、开罐头。然而，当单核 CPU 与海量内存再也追不上数据膨胀的速度时，一辆崭新的跑车——Polars——从 Rust 赛道呼啸而来。它放弃“万能”而追求“极速”，用多线程并行和零拷贝内存模型，把常见 DataFrame 操作提速 5～100 倍，同时把内存占用砍到原来的三分之一。前者厚重全能，后者轻盈锋利，二者并非谁取代谁，而是让工程师第一次拥有了“要功能还是要速度”的选择权。

细节里的温度与锋利

用过 pandas 的人都记得那句 df.groupby('city')['sales'].sum() 的顺滑，也体会过 .apply(lambda x: …) 跑一整夜的绝望。pandas 的 API 像对话，一句一句告诉解释器“先这样，再那样”。而 Polars 更像写 SQL：把过滤、聚合、窗口函数串成一条链，交给查询引擎一次性优化执行。它的表达式语法初看别扭——df.filter(pl.col('sales') > 0).group_by('city').agg(pl.sum('sales'))——却能在背后把过滤下推到扫描层，把并行任务拆成 Arrow 字节块。结果是，同样 20 GB 的 CSV，pandas 需要 128 GB 内存和 15 分钟，Polars 只要 32 GB 内存和 90 秒就交出答案。

场景决定座驾

在 Jupyter Notebook 里做探索性分析，你更想随心所欲地画个箱线图、调个时间序列缺口，pandas 与 seaborn 的默契无人能替；可一到生产流水线，Kafka 每秒钟吐出十万条日志，Polars 的 LazyFrame 能让你用 20 行代码写完 ETL，并在 8 核 CPU 上跑满 700 % 的利用率。做金融因子回测，pandas 的 rolling、 expanding、MultiIndex 仍是业界通用语言；而离线训练前的特征清洗，Polars 可以把 200 GB 的点击流在一台普通服务器上 5 分钟搞定。一句话：数据大到内存飙，就上 Polars；其余场景，继续 pandas 不动摇。

未来是混血，而非替代

官方团队已经在讨论让 pandas 2.0 基于 Arrow backend，而 Polars 也在疯狂补全缺失的 API（例如交叉表、复杂窗口函数）。更现实的路线是“混血”：用 Polars 做重体力 ETL，再把结果 to_pandas() 送进 sklearn；或在 Notebook 里 pl.read_csv().lazy() 先快速预览，再切回 pandas 深度加工。毕竟，瑞士军刀不会消失，跑车也不会万能；真正的赢家，是懂得按路况换挡的司机。

总结

pandas = “瑞士军刀”：功能最全、社区最大、学习成本最低，但单机单线程、吃内存。
Polars = “跑车引擎”：Rust 写的多线程 DataFrame，零拷贝、延迟计算，快到飞起，但功能还缺少数“瑞士军刀”里的小刀片。

对照表

维度	pandas	Polars
语言/引擎	Python + Cython，单线程	Rust + Arrow，多线程/并行
速度	中-小数据：足够快；大数据：慢	常见操作 5–100× pandas
内存	通常需要 5–10× 数据大小的 RAM	2–4× RAM，支持核外流式
API 风格	命令式，丰富但冗长	链式表达式，声明式，更简洁
功能完整性	非常全（时间序列、绘图、统计、金融、缺失值处理…）	覆盖 ~80 % 常见需求，高级功能仍在追赶
生态/社区	十年积累，第三方库无数	新兴，社区小但增长快
学习曲线	低，文档/案例海量	中，API 略有差异，需适应表达式写法
Lazy 优化	无（立即求值）	有（LazyFrame 自动合并算子、下推过滤）

使用场景

场景	推荐库	理由
日常探索性数据分析（EDA）、数据清洗、Jupyter 交互	pandas	功能全、语法直观、和 seaborn/matplotlib 无缝衔接
中小数据集（< 几 GB）的脚本、原型、教学	pandas	开发效率最高
大规模数据（> 10 GB）ETL、离线批处理、日志分析	Polars	并行 + 零拷贝，跑得快还不炸内存
生产环境实时流水线（如 Kafka → DataFrame → 特征工程）	Polars	延迟低，可 Lazy 优化
需要特殊 pandas-only 功能（如 MultiIndex、rolling window 自定义）	pandas	Polars 暂不支持
与现有 sklearn/statsmodels/arcpy 等库深度集成	pandas	这些库直接吃 pandas 对象

一句话选型口诀：

“数据大到内存飙，就上 Polars；其余场景，继续 pandas 不动摇。”

（完）