Polars vs Pandas: Welche DataFrame-Bibliothek solltest du 2026 verwenden?

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Soren Atelier

Updated on 12.2.2026

Wenn du mit Daten in Python arbeitest, bist du mit Pandas mit hoher Wahrscheinlichkeit schon an eine Grenze gestoßen. Du lädst eine 2‑GB‑CSV-Datei und siehst zu, wie dein Rechner zum Stillstand kommt. Eine GroupBy-Aggregation auf 50 Millionen Zeilen dauert Minuten, obwohl du Sekunden erwartet hast. Du versuchst, deine Pipeline zu parallelisieren, und stellst fest, dass Pandas im Kern grundsätzlich single-threaded ist. Die Bibliothek, die der Welt die tabellarische Datenanalyse in Python beigebracht hat, wurde nie für die Datenmengen entworfen, die moderne Teams heute täglich verarbeiten.

Das ist keine kleine Unannehmlichkeit. Langsame Datenpipelines blockieren ganze Teams. Data Scientists warten darauf, dass Notebooks fertig werden, statt iterativ Analysen zu verbessern. Engineers bauen Workarounds – Daten in Chunks aufteilen, Spark-Cluster für Jobs starten, die auf einem Laptop laufen sollten, oder Python in SQL neu schreiben. Die Kosten zeigen sich in Stunden verlorener Produktivität, verzögerten Erkenntnissen und Infrastrukturrechnungen, die schneller wachsen als die Daten selbst.

Polars hat sich als stärkste Alternative herauskristallisiert. Von Grund auf in Rust entwickelt und mit Apache Arrow als Memory-Backbone verarbeitet Polars Daten routinemäßig 5‑ bis 30‑mal schneller als Pandas – bei einem Bruchteil des Speicherverbrauchs. Es unterstützt Lazy Evaluation, automatische Multi-Thread-Ausführung und einen Query Optimizer, der deinen Code umschreibt, damit er effizient läuft. Aber auch Pandas bleibt nicht stehen – Version 2.x brachte Arrow-backed dtypes und deutliche Performance-Verbesserungen. Das Ökosystem rund um Pandas bleibt unerreicht.

Dieser Artikel liefert einen direkten, praxisnahen Vergleich von Polars und Pandas im Jahr 2026. Er behandelt Syntax-Unterschiede, Performance-Benchmarks, Speichernutzung, Ökosystem-Kompatibilität und gibt klare Empfehlungen, wann du welche Bibliothek einsetzen solltest.

Was ist Pandas?

Pandas ist die grundlegende Bibliothek für Datenmanipulation in Python. 2008 von Wes McKinney veröffentlicht, führte sie die DataFrame-Abstraktion in Python ein und wurde zum Standardwerkzeug für Datenbereinigung, Transformation und Analyse. Stand 2026 hat Pandas über 45.000 GitHub-Stars und ist als Abhängigkeit in praktisch jedem Data-Science-Projekt installiert.

Wichtige Eigenschaften von Pandas:

• Eager Evaluation: Jede Operation wird sofort ausgeführt, sobald sie aufgerufen wird
• NumPy-backed Arrays: Nutzt traditionell NumPy-Arrays unter der Haube (Arrow-Backend seit 2.0 verfügbar)
• Single-threaded Execution: Operationen laufen standardmäßig auf einem CPU-Kern
• Reife API: Umfassende Dokumentation, tausende Tutorials und tiefe Integration mit scikit-learn, matplotlib, seaborn und dem gesamten PyData-Ökosystem
• Mutable DataFrames: Unterstützt In-place-Modifikationen

Pandas 2.x führte optionale PyArrow-backed dtypes ein, was die Speichereffizienz bei string-lastigen Daten verbessert und eine bessere Interoperabilität mit anderen Arrow-basierten Tools ermöglicht. Das grundlegende Ausführungsmodell bleibt jedoch single-threaded und eager.

Was ist Polars?

Polars ist eine DataFrame-Bibliothek, geschrieben in Rust, erstellt von Ritchie Vink im Jahr 2020. Sie verwendet Apache Arrow als In-Memory-Columnar-Format und ermöglicht dadurch Zero-Copy-Datenaustausch mit anderen Arrow-kompatiblen Tools. Polars wurde von Grund auf entwickelt, um die Performance-Limitierungen zu lösen, die der Pandas-Architektur inhärent sind.

Wichtige Eigenschaften von Polars:

• Lazy und Eager Evaluation: Unterstützt beide Modi; Lazy Mode ermöglicht Query Optimization vor der Ausführung
• Apache Arrow Memory Model: Columnar Storage mit effizienter Cache-Nutzung
• Automatisches Multi-threading: Parallelisiert Operationen über alle verfügbaren CPU-Kerne ohne Eingriff durch den Nutzer
• Query Optimizer: Schreibt und optimiert Execution Plans (predicate pushdown, projection pushdown, join reordering)
• Streaming Execution: Kann Datasets verarbeiten, die größer sind als der RAM
• Immutable DataFrames: Alle Operationen geben neue DataFrames zurück; keine In-place-Mutation
• GPU Support: Optionale NVIDIA-GPU-Beschleunigung für In-Memory-Workloads

Polars bietet sowohl eine Python-API als auch eine native Rust-API. Die Python-API fühlt sich für Pandas-Nutzer vertraut an, setzt aber auf Method Chaining und expression-basierte Syntax, damit der Optimizer effektiv arbeiten kann.

Polars vs Pandas: Vollständige Vergleichstabelle

Syntaxvergleich: Side-by-Side-Codebeispiele

Der beste Weg, die praktischen Unterschiede zu verstehen, ist, dieselben Operationen in beiden Bibliotheken zu sehen. Die folgenden Beispiele zeigen typische Datenaufgaben.

Eine CSV-Datei einlesen

Pandas:

import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
print(df.head())

Polars:

import polars as pl
 
df = pl.read_csv("sales_data.csv")
print(df.head())

Für einfache CSV-Reads ist die Syntax nahezu identisch. Polars ist schneller, weil es Spalten parallel einliest und Arrow’s Memory-Format direkt nutzt. Bei einer 1‑GB‑CSV ist Polars typischerweise in unter 2 Sekunden fertig, gegenüber 8–10 Sekunden bei Pandas.

Eine Parquet-Datei einlesen

Pandas:

df = pd.read_parquet("sales_data.parquet")

Polars (lazy -- lädt nur benötigte Spalten):

df = pl.scan_parquet("sales_data.parquet")
# No data loaded yet -- just a query plan
result = df.select("product", "revenue", "date").collect()

Hier spielt Polars seine Stärke aus. scan_parquet erzeugt ein Lazy Frame, das nur die Spalten und Zeilen liest, die du tatsächlich verwendest. Wenn deine Parquet-Datei 100 Spalten hat, du aber nur 3 brauchst, überspringt Polars die anderen 97 komplett. Pandas liest alle 100 Spalten in den Speicher.

Zeilen filtern

Pandas:

# Filter rows where revenue > 1000 and region is "North"
filtered = df[(df["revenue"] > 1000) & (df["region"] == "North")]

Polars:

# Filter rows where revenue > 1000 and region is "North"
filtered = df.filter(
    (pl.col("revenue") > 1000) & (pl.col("region") == "North")
)

Polars nutzt das pl.col()-Expression-System statt Bracket Indexing. Das ist nicht nur Geschmackssache – Expressions erlauben es dem Query Optimizer, Filter bis zur Datenquelle durchzuschieben (pushdown) und die Auswertung zu parallelisieren.

GroupBy-Aggregation

Pandas:

result = df.groupby("category").agg(
    total_revenue=("revenue", "sum"),
    avg_price=("price", "mean"),
    order_count=("order_id", "count")
)

Polars:

result = df.group_by("category").agg(
    total_revenue=pl.col("revenue").sum(),
    avg_price=pl.col("price").mean(),
    order_count=pl.col("order_id").count()
)

Beide APIs unterstützen benannte Aggregationen. Die Polars-Expression-Syntax ist expliziter und besser kombinierbar. Du kannst zum Beispiel innerhalb einer Aggregation leicht Operationen verketten: pl.col("revenue").filter(pl.col("status") == "completed").sum() – etwas, das in Pandas deutlich umständlicher wird.

Zwei DataFrames joinen

Pandas:

merged = pd.merge(
    orders, customers,
    left_on="customer_id",
    right_on="id",
    how="left"
)

Polars:

merged = orders.join(
    customers,
    left_on="customer_id",
    right_on="id",
    how="left"
)

Die Join-Syntax ist in beiden Bibliotheken ähnlich. Polars führt Joins schneller aus, weil es Hashing und Probing parallel über mehrere Threads durchführt und in Lazy Mode Joins für eine optimale Ausführung umordnen kann.

Spalten hinzufügen und transformieren

Pandas:

df["profit_margin"] = (df["revenue"] - df["cost"]) / df["revenue"] * 100
df["year"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.year
df["category_upper"] = df["category"].str.upper()

Polars:

df = df.with_columns(
    profit_margin=((pl.col("revenue") - pl.col("cost")) / pl.col("revenue") * 100),
    year=pl.col("date").cast(pl.Date).dt.year(),
    category_upper=pl.col("category").str.to_uppercase()
)

Polars nutzt with_columns(), um mehrere Spalten in einem Aufruf hinzuzufügen oder zu transformieren. Alle drei Transformationen werden parallel ausgeführt. In Pandas läuft jede Zeile nacheinander und erzeugt Zwischenkopien der Daten.

Operationen verketten (volle Pipeline)

Pandas:

result = (
    df[df["status"] == "completed"]
    .groupby("product_category")
    .agg(total_revenue=("revenue", "sum"))
    .sort_values("total_revenue", ascending=False)
    .head(10)
)

Polars (lazy mode):

result = (
    df.lazy()
    .filter(pl.col("status") == "completed")
    .group_by("product_category")
    .agg(total_revenue=pl.col("revenue").sum())
    .sort("total_revenue", descending=True)
    .head(10)
    .collect()
)

Die Lazy Pipeline in Polars baut einen Execution Plan auf und optimiert ihn vor dem Ausführen. Der Optimizer kann den Filter vor den Scan schieben, nur die benötigten Spalten projizieren oder Operationen für mehr Effizienz umordnen. Du bekommst diese Optimierungen automatisch, indem du am Anfang .lazy() und am Ende .collect() aufrufst.

Performance-Benchmarks

Praxisnahe Benchmarks zeigen durchgehend, dass Polars Pandas deutlich übertrifft. Die folgenden Zahlen basieren auf veröffentlichten Benchmarks aus 2025 sowie der Polars PDS-H Benchmark Suite.

CSV Loading (1 GB file, ~10M rows)

Polars liest CSVs 5x schneller und nutzt ungefähr 87% weniger Speicher. Das liegt daran, dass Polars Spalten parallel einliest und Daten im columnar Arrow-Format speichert, das kompakter ist als Pandas’ eher zeilenorientierte NumPy-Arrays mit Python-Object-Overhead.

GroupBy Aggregation (10M rows, 5 groups)

Polars schließt GroupBy-Operationen 5–10x schneller ab. Der Hauptgrund ist die parallelisierte hash-basierte Aggregation über alle CPU-Kerne. Pandas verarbeitet jede Gruppe sequenziell auf einem Thread.

Sort (10M rows)

Sorting zeigt die größte Performance-Lücke – bis zu 11x schneller in Polars. Sorting ist einer der größten Bottlenecks in Pandas, weil es auf single-threaded NumPy-Sort-Implementierungen angewiesen ist.

Join (Two DataFrames, 10M and 1M rows)

Polars-Joins laufen 3–8x schneller – abhängig von Join-Typ und Kardinalität der Keys. Die parallele Hash-Join-Implementierung ist besonders effektiv für große Fact-Dimension-Joins, wie sie in analytischen Workloads üblich sind.

Zentrale Erkenntnis zur Performance

Für Datasets unter 100.000 Zeilen wirken beide Bibliotheken sofort schnell. Der Performance-Unterschied wird ab etwa 1 Million Zeilen relevant und wächst mit steigender Datenmenge. Wenn du regelmäßig Datasets über 10 Millionen Zeilen auf einer einzelnen Maschine verarbeitest, bringt Polars einen spürbaren Produktivitätsgewinn – allein durch weniger Wartezeit.

Speichernutzung: Wie Polars schlank bleibt

Speichereffizienz ist einer der größten Vorteile von Polars:

1. Apache Arrow columnar format: Daten werden pro Spalte in zusammenhängenden Memory-Blöcken gespeichert. Das ist cache-freundlicher als Pandas’ Block-Manager-Ansatz und vermeidet Python-Object-Overhead bei Strings und gemischten Typen.

2. Lazy Evaluation vermeidet Zwischenkopien: In Pandas erzeugt jede verkettete Operation eine neue Kopie der Daten. Eine fünfstufige Transformationspipeline kann fünf Kopien deines DataFrames allozieren. Polars’ Lazy Mode baut einen optimierten Plan, der Zwischenallokationen minimiert.

3. Projection pushdown: Beim Lesen aus Parquet oder beim Lazy Scanning lädt Polars nur die Spalten, die deine Query tatsächlich nutzt. Pandas lädt alles.

4. Predicate pushdown: Filter werden zur Datenquelle durchgeschoben. Wenn du eine Parquet-Datei auf 10% der Zeilen filterst, liest Polars nur die passenden Row Groups von der Platte. Pandas liest erst alle Zeilen und filtert dann im Speicher.

5. Streaming execution: Für Datasets, die größer als der verfügbare RAM sind, kann Polars Daten in Streaming-Batches verarbeiten, ohne das gesamte Dataset im Speicher halten zu müssen.

Praktisch bedeutet das: Eine Pipeline, die in Pandas auf einer 16‑GB‑Maschine einen Out-of-Memory-Fehler auslöst, kann in Polars oft bequem mit 4–6 GB laufen.

Lazy Evaluation: Der Polars Query Optimizer

Lazy Evaluation ist das Feature, das Polars am grundlegendsten von Pandas trennt. Wenn du .lazy() auf einem Polars DataFrame aufrufst (oder scan_csv / scan_parquet nutzt), werden Operationen nicht sofort ausgeführt. Stattdessen baut Polars einen Logical Plan – einen gerichteten Graphen von Operationen – und optimiert ihn vor der Ausführung.

Der Optimizer führt mehrere Transformationen automatisch aus:

# This lazy pipeline gets automatically optimized
result = (
    pl.scan_parquet("huge_dataset.parquet")  # 100 columns, 500M rows
    .filter(pl.col("country") == "US")       # Optimizer pushes this to file scan
    .select("name", "revenue", "country")    # Optimizer projects only 3 columns
    .group_by("name")
    .agg(pl.col("revenue").sum())
    .sort("revenue", descending=True)
    .head(20)
    .collect()
)

Was der Optimizer mit dieser Pipeline macht:

• Projection pushdown: Liest nur "name", "revenue" und "country" aus der Parquet-Datei (ignoriert die anderen 97 Spalten)
• Predicate pushdown: Wendet den Filter country == "US" auf Parquet-Row-Group-Ebene an und überspringt ganze Datenblöcke ohne US-Datensätze
• Common subexpression elimination: Verwendet berechnete Ergebnisse wieder, wenn derselbe Ausdruck mehrfach vorkommt
• Join reordering: Wenn mehrere Joins verkettet sind, wählt der Optimizer die effizienteste Reihenfolge

Du kannst den optimierten Plan vor der Ausführung inspizieren:

plan = (
    pl.scan_parquet("data.parquet")
    .filter(pl.col("value") > 100)
    .select("id", "value")
)
print(plan.explain(optimized=True))

In Pandas gibt es nichts Vergleichbares. Jede Operation läuft eager, und Optimierungen müssen manuell durch den Entwickler erfolgen.

Ökosystem und Kompatibilität

Wo Pandas beim Ökosystem gewinnt

Pandas hat ein unerreichtes Ökosystem, das über 17 Jahre gewachsen ist:

• scikit-learn: Erwartet Pandas DataFrames als Input. Polars kann zwar nach Pandas konvertieren, aber der zusätzliche Schritt ist Reibung.
• matplotlib und seaborn: Akzeptieren Pandas DataFrames und Series direkt fürs Plotten. Bei Polars ist eine Konvertierung nötig.
• statsmodels: Baut auf Pandas und NumPy. Keine native Polars-Unterstützung.
• Jupyter-Integration: Pandas DataFrames werden nativ in Notebooks gerendert. Polars rendert ebenfalls gut, aber manche Notebook-Extensions gehen von Pandas aus.
• File format support: Pandas unterstützt Excel, HDF5, SQL-Datenbanken, Clipboard, Fixed-Width-Text und viele weitere Formate. Polars unterstützt CSV, Parquet, JSON, IPC/Arrow, Avro und Datenbanken, aber nicht Excel nativ (erfordert Konvertierung).
• Google Colab / Cloud-Notebooks: Vorinstalliert und in den meisten Cloud-Data-Science-Umgebungen vorausgesetzt.

Wo Polars aufholt

Polars’ Ökosystem wächst schnell:

• DuckDB integration: DuckDB kann Polars DataFrames direkt per SQL abfragen, ohne Daten zu kopieren – eine Kombination aus SQL- und expression-basierten Workflows.
• Streamlit: Hat native Polars-Unterstützung hinzugefügt. Du kannst pl.DataFrame direkt an Streamlit-Display-Funktionen übergeben.
• Arrow ecosystem: Jedes Tool, das mit Apache Arrow arbeitet (inklusive Spark, DuckDB, DataFusion und andere), kann Daten mit Polars zu Zero-Copy-Kosten austauschen.
• Conversion methods: df.to_pandas() und pl.from_pandas() machen den Wechsel zwischen beiden Bibliotheken unkompliziert.

Visuelle Exploration mit PyGWalker

Ein Tool, das die Lücke zwischen Polars und Pandas schließt, ist PyGWalker (opens in a new tab), eine Open-Source-Python-Bibliothek, die jeden DataFrame in eine interaktive, Tableau-ähnliche Visualisierungsoberfläche direkt in Jupyter-Notebooks verwandelt. PyGWalker funktioniert nativ mit sowohl Pandas- als auch Polars-DataFrames, sodass du deine Daten visuell explorieren kannst – unabhängig davon, welche Bibliothek du fürs Processing nutzt.

import pygwalker as pyg
 
# Works with Pandas
import pandas as pd
df_pandas = pd.read_csv("data.csv")
pyg.walk(df_pandas)
 
# Also works with Polars
import polars as pl
df_polars = pl.read_csv("data.csv")
pyg.walk(df_polars)

Das ist besonders hilfreich im Polars-Workflow: Du verarbeitest Daten mit hoher Geschwindigkeit und möchtest anschließend Muster, Ausreißer oder Verteilungen visuell untersuchen, ohne Plot-Code zu schreiben. PyGWalker ermöglicht Drag-and-drop-Chart-Erstellung direkt auf dem bestehenden DataFrame.

Lernkurve

Von Pandas zu Polars

Wenn du Pandas bereits kennst, dauert es ungefähr ein bis zwei Wochen aktiver Nutzung, um mit Polars komfortabel zu werden. Die Kernkonzepte – DataFrames, Spalten, Filtern, Gruppieren, Joinen – sind identisch. Was sich ändert, ist Syntax und Denkmodell:

Wichtige Unterschiede, die du verinnerlichen solltest:

1. Kein Index: Polars DataFrames haben keinen Row Index. Wenn du stark auf .loc[], .iloc[] oder set_index() setzt, musst du umdenken. Polars nutzt filter() und spaltenbasierte Selektion für alles.

2. Expression-based API: Statt df["col"] nutzt du pl.col("col"). Expressions sind kombinierbar und optimierbar.

3. Method chaining statt Assignment: Polars ermutigt, Pipelines über Method Chaining aufzubauen, statt einen DataFrame Zeile für Zeile zu mutieren.

4. Lazy by default bei File Scans: scan_csv() und scan_parquet() geben Lazy Frames zurück. Du rufst .collect() auf, um auszuführen.

5. Strict typing: Polars ist strenger bei Datentypen. Du kannst Integers und Strings nicht so frei in einer Spalte mischen, wie Pandas es mit object dtype teils zulässt.

Komplett neu starten

Für jemanden, der beide Bibliotheken nicht kennt, ist Polars durchaus leichter zu lernen. Die Expression-API ist konsistenter (weniger Verwirrung durch unterschiedliche df.groupby- und df.agg-Patterns, die sich zwischen Pandas-Versionen verändert haben). Das Fehlen eines Index eliminiert eine ganze Klasse typischer Pandas-Fallen (unerwartete Index-Alignments, Index reset, MultiIndex-Verwirrung).

Allerdings gibt es für Pandas deutlich mehr Lernressourcen: Bücher, Universitätskurse, Stack-Overflow-Antworten und Tutorials. Die Polars-Dokumentation ist gut geschrieben, aber vom Umfang her kleiner.

Wann du Pandas verwenden solltest

Pandas ist die richtige Wahl, wenn:

• Deine Daten in den Speicher passen und unter 1 Million Zeilen liegen: Pandas ist schnell genug, und der Ökosystem-Support ist unerreicht.
• Du tiefe ML-Ökosystem-Integration brauchst: scikit-learn, statsmodels und viele ML-Bibliotheken erwarten Pandas DataFrames.
• Dein Team Pandas bereits kennt: Die Kosten fürs Umlernen können bei kleineren Datasets größer sein als der Performance-Gewinn.
• Du häufig mit Excel-Dateien arbeitest: Pandas’ read_excel() und to_excel() sind sehr robust.
• Du Nischen-I/O-Formate brauchst: HDF5, Stata, SAS, SPSS, Fixed-Width-Text – Pandas unterstützt Formate, die Polars nicht abdeckt.
• Interaktive Notebook-Exploration auf kleinen Daten: Für schnelle Ad-hoc-Analysen auf kleinen CSVs sind Pandas’ Vertrautheit und das Ökosystem oft die pragmatische Wahl.

Wann du Polars verwenden solltest

Polars ist die richtige Wahl, wenn:

• Deine Daten regelmäßig über 1 Million Zeilen liegen: Der Performance-Unterschied wird spürbar und wächst mit der Größe.
• Du Datenpipelines baust: Lazy Evaluation und Query Optimization machen Pipelines schneller und effizienter – ohne manuelles Tuning.
• Speicher ein Engpass ist: Polars nutzt deutlich weniger RAM und ermöglicht größere Datasets auf gleicher Hardware.
• Du Parallelität ohne Komplexität brauchst: Polars parallelisiert automatisch. Kein multiprocessing, kein dask, keine Infrastrukturänderungen.
• Du mit Parquet-Dateien arbeitest: Predicate und Projection Pushdown auf Parquet ist ein großer Effizienzgewinn.
• Du ein neues Projekt ohne Legacy-Pandas-Code startest: Keine Migrationskosten, und die Polars-API ist sauber und konsistent.
• Du Daten für nachgelagerte Arrow-kompatible Tools verarbeitest: DuckDB, Spark, DataFusion und andere Tools im Arrow-Ökosystem tauschen Daten mit Polars zu Zero-Copy-Kosten aus.

Kannst du beide nutzen? Der Hybrid-Ansatz

Viele Teams nutzen einen Hybrid-Ansatz: Polars für die schweren Datenverarbeitungs-Schritte und danach Konvertierung zu Pandas für Visualisierung oder ML-Training. Die Konvertierung ist leichtgewichtig und schnell.

import polars as pl
import pandas as pd
 
# Process data with Polars (fast)
processed = (
    pl.scan_parquet("large_dataset.parquet")
    .filter(pl.col("year") >= 2024)
    .group_by("category")
    .agg(
        pl.col("revenue").sum().alias("total_revenue"),
        pl.col("orders").count().alias("order_count")
    )
    .sort("total_revenue", descending=True)
    .collect()
)
 
# Convert to Pandas for ML or visualization (small result set)
pandas_df = processed.to_pandas()
 
# Use with scikit-learn
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(pandas_df[["order_count"]], pandas_df["total_revenue"])

Dieses Pattern gibt dir die Geschwindigkeit von Polars fürs Data Wrangling und das Ökosystem von Pandas für nachgelagerte Aufgaben. Der Conversion-Overhead ist vernachlässigbar, wenn das Result Set nach Aggregation klein ist.

KI-gestützte Datenanalyse mit RunCell

Egal ob du Polars oder Pandas wählst: Die Arbeit mit Daten in Jupyter-Notebooks lässt sich mit KI-Unterstützung beschleunigen. RunCell (opens in a new tab) ist ein KI-Agent für Jupyter, der Data Scientists beim Schreiben, Debuggen und Optimieren von Analysecode hilft. Er versteht sowohl Pandas- als auch Polars-Syntax und kann für deine Aufgabe den effizientesten Ansatz vorschlagen – inklusive der Empfehlung, wann eine Polars-Pipeline eine Pandas-Variante übertreffen würde. Wenn du häufig zwischen beiden Bibliotheken wechselst, kann ein KI-Coding-Assistant, der beide versteht, Reibung deutlich reduzieren.

Migrationsguide: Von Pandas zu Polars wechseln

Wenn du erwägst, bestehenden Pandas-Code nach Polars zu migrieren, ist hier eine kurze Referenz der häufigsten Operationen:

Die Zukunft beider Bibliotheken

Pandas wird nicht verschwinden. Die 2.x-Releases verbessern die Performance weiter, und das optionale Arrow-Backend verkleinert die Lücke zu Polars für bestimmte Operationen. Das riesige Ökosystem von Tools, die auf Pandas aufbauen, sichert die Relevanz für Jahre.

Polars gewinnt schnell an Momentum. Mit Unterstützung durch ein dediziertes Unternehmen (Polars Inc.), regelmäßigen Releases, wachsenden Community-Beiträgen und zunehmender Nutzung in produktiven Data-Engineering-Pipelines wird Polars zu einem Standardwerkzeug im modernen Data Stack. GPU Acceleration, besserer SQL Support und tiefere Ökosystem-Integrationen stehen auf der Roadmap.

Der Trend ist klar: Das Python-Datenökosystem bewegt sich in Richtung Apache Arrow als gemeinsames Memory-Format, und beide Bibliotheken konvergieren auf diesen Standard. Dadurch wird die Interoperabilität zwischen Polars, Pandas, DuckDB und anderen Tools weiter zunehmen.

FAQ

Fazit

Die Entscheidung zwischen Polars und Pandas im Jahr 2026 dreht sich nicht darum, dass eines grundsätzlich besser ist als das andere. Es geht darum, das richtige Tool für den Job zu wählen.

Pandas bleibt die beste Wahl für kleine bis mittelgroße Datasets, ML-Workflows, die von scikit-learn abhängen, schnelle explorative Analysen und Projekte, bei denen Team-Vertrautheit wichtiger ist als rohe Performance. Das Ökosystem ist konkurrenzlos, und Pandas 2.x wird weiter verbessert.

Polars ist die bessere Wahl, wenn Performance zählt: große Datasets, Datenpipelines, speicherlimitierte Umgebungen und neue Projekte, die von Lazy Evaluation und automatischer Parallelität profitieren. Der Speed-Vorteil ist nicht marginal – oft ist er eine Größenordnung.

Für viele Teams ist der effektivste Ansatz, beide zu nutzen. Verarbeite deine Daten mit Polars dort, wo Geschwindigkeit zählt, konvertiere zu Pandas, wo das Ökosystem es erfordert, und nutze Tools wie PyGWalker (opens in a new tab), die mit beiden DataFrames für visuelle Exploration funktionieren. Das Python-Datenökosystem konvergiert auf Apache Arrow, wodurch diese Art von Interoperabilität jedes Jahr einfacher wird.

Was auch immer du wählst: Dass Python-Entwickler jetzt eine echte High-Performance-Alternative zu Pandas haben – ohne das Python-Ökosystem zu verlassen – ist ein bedeutender Fortschritt für die Datenanalyse.