Polars vs Pandas : quelle bibliothèque DataFrame utiliser en 2026 ?

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Soren Atelier

Updated on 12/02/2026

Si vous travaillez avec des données en Python, vous avez presque certainement déjà buté sur les limites de Pandas. Vous chargez un CSV de 2 Go et vous regardez votre machine se mettre à genoux. Une agrégation GroupBy sur 50 millions de lignes prend des minutes alors que vous attendiez des secondes. Vous essayez de paralléliser votre pipeline et découvrez que Pandas est fondamentalement monothread. La bibliothèque qui a appris au monde l’analyse de données tabulaires en Python n’a jamais été conçue pour l’échelle de données que les équipes modernes manipulent au quotidien.

Ce n’est pas un simple désagrément. Des pipelines lents bloquent des équipes entières. Les data scientists attendent la fin d’exécution des notebooks au lieu d’itérer sur l’analyse. Les ingénieurs bricolent des contournements — découpage des données en chunks, démarrage de clusters Spark pour des jobs qui devraient tourner sur un laptop, ou réécriture de Python en SQL. Le coût se mesure en heures de productivité perdues, en insights retardés et en factures d’infrastructure qui augmentent plus vite que la donnée elle-même.

Polars s’est imposé comme l’alternative la plus solide. Construit from scratch en Rust avec Apache Arrow comme socle mémoire, Polars traite régulièrement les données 5 à 30 fois plus vite que Pandas tout en utilisant une fraction de la mémoire. Il prend en charge l’évaluation lazy, l’exécution multi-thread automatique, et un optimiseur de requêtes qui réécrit votre code pour l’exécuter efficacement. Mais Pandas ne reste pas immobile — la version 2.x a apporté des dtypes adossés à Arrow et des améliorations de performance significatives. L’écosystème autour de Pandas reste inégalé.

Cet article propose une comparaison directe et pratique de Polars et Pandas en 2026. Il couvre les différences de syntaxe, les benchmarks de performance, l’utilisation mémoire, la compatibilité avec l’écosystème, et donne des recommandations claires sur quand utiliser chaque bibliothèque.

Qu’est-ce que Pandas ?

Pandas est la bibliothèque fondamentale de manipulation de données pour Python. Publiée en 2008 par Wes McKinney, elle a introduit l’abstraction DataFrame en Python et est devenue l’outil standard pour le nettoyage, la transformation et l’analyse de données. En 2026, Pandas compte plus de 45 000 étoiles sur GitHub et est installée comme dépendance dans pratiquement tous les projets de data science.

Caractéristiques clés de Pandas :

• Évaluation eager : chaque opération s’exécute immédiatement lorsqu’elle est appelée
• Tableaux adossés à NumPy : utilise traditionnellement des tableaux NumPy en interne (avec un backend Arrow disponible depuis la version 2.0)
• Exécution monothread : les opérations s’exécutent par défaut sur un seul cœur CPU
• API mature : documentation complète, milliers de tutoriels, et intégration profonde avec scikit-learn, matplotlib, seaborn, et tout l’écosystème PyData
• DataFrames mutables : supporte les modifications in-place

Pandas 2.x a introduit des dtypes optionnels adossés à PyArrow, améliorant l’efficacité mémoire pour les données riches en chaînes de caractères et permettant une meilleure interopérabilité avec d’autres outils basés sur Arrow. Cependant, le modèle d’exécution de base reste monothread et eager.

Qu’est-ce que Polars ?

Polars est une bibliothèque DataFrame écrite en Rust, créée par Ritchie Vink en 2020. Elle utilise Apache Arrow comme format en mémoire en colonnes, permettant le partage de données zero-copy avec d’autres outils compatibles Arrow. Polars a été conçue dès le départ pour résoudre les limitations de performance inhérentes à l’architecture de Pandas.

Caractéristiques clés de Polars :

• Évaluation lazy et eager : prend en charge les deux modes ; le mode lazy permet l’optimisation des requêtes avant exécution
• Modèle mémoire Apache Arrow : stockage en colonnes avec une utilisation efficace du cache
• Multi-threading automatique : parallélise les opérations sur tous les cœurs CPU disponibles sans intervention de l’utilisateur
• Optimiseur de requêtes : réécrit et optimise les plans d’exécution (predicate pushdown, projection pushdown, join reordering)
• Exécution en streaming : peut traiter des datasets plus grands que la RAM
• DataFrames immuables : toutes les opérations renvoient de nouveaux DataFrames ; pas de mutation in-place
• Support GPU : accélération NVIDIA GPU optionnelle pour les workloads en mémoire

Polars propose à la fois une API Python et une API Rust native. L’API Python est familière pour les utilisateurs de Pandas, mais utilise le method chaining et une syntaxe basée sur des expressions, ce qui permet à l’optimiseur de travailler efficacement.

Polars vs Pandas : tableau comparatif complet

Comparaison de syntaxe : exemples de code côte à côte

La meilleure façon de comprendre les différences pratiques est de voir les mêmes opérations écrites dans les deux bibliothèques. Les exemples suivants montrent des tâches courantes de travail sur les données.

Lire un fichier CSV

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())

Pour une lecture CSV simple, la syntaxe est presque identique. Polars sera plus rapide parce qu’il lit les colonnes en parallèle et utilise directement le format mémoire d’Arrow. Sur un CSV de 1 Go, Polars finit généralement en moins de 2 secondes contre 8 à 10 secondes pour Pandas.

Lire un fichier Parquet

Pandas :

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

Polars (lazy -- ne lit que les colonnes nécessaires) :

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

C’est là que Polars brille. scan_parquet crée une lazy frame qui ne lit que les colonnes et les lignes que vous utilisez réellement. Si votre fichier Parquet a 100 colonnes mais que vous n’en avez besoin que de 3, Polars ignore totalement les 97 autres. Pandas charge les 100 colonnes en mémoire.

Filtrer des lignes

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 utilise le système d’expressions pl.col() au lieu de l’indexation par crochets. Ce n’est pas qu’une préférence syntaxique — les expressions permettent à l’optimiseur de pousser les filtres jusqu’à la source de données et de paralléliser l’évaluation.

Agrégation GroupBy

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()
)

Les deux API supportent les agrégations nommées. La syntaxe par expressions de Polars est plus explicite et plus composable. Par exemple, vous pouvez facilement chaîner des opérations dans une agrégation : pl.col("revenue").filter(pl.col("status") == "completed").sum() — ce qui nécessite un code plus alambiqué dans Pandas.

Joindre deux DataFrames

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"
)

La syntaxe de join est similaire dans les deux bibliothèques. Polars exécute les joins plus vite parce qu’il réalise le hash/probe en parallèle sur plusieurs threads et peut réordonner les joins en mode lazy pour une exécution optimale.

Ajouter et transformer des colonnes

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 utilise with_columns() pour ajouter ou transformer plusieurs colonnes en un seul appel. Les trois transformations ci-dessus s’exécutent en parallèle. Dans Pandas, chaque ligne s’exécute séquentiellement et crée des copies intermédiaires des données.

Chaîner des opérations (pipeline complet)

Pandas :

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

Polars (mode lazy) :

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()
)

Le pipeline lazy de Polars construit un plan d’exécution et l’optimise avant de lancer l’exécution. L’optimiseur peut pousser le filtre avant le scan, ne projeter que les colonnes nécessaires, ou réorganiser les opérations pour gagner en efficacité. Vous obtenez ces optimisations automatiquement en appelant .lazy() au début et .collect() à la fin.

Benchmarks de performance

Des benchmarks en conditions réelles montrent régulièrement que Polars surpasse Pandas avec des marges importantes. Les chiffres ci-dessous proviennent de benchmarks publiés en 2025 et de la suite de benchmarks Polars PDS-H.

Chargement CSV (fichier 1 Go, ~10M lignes)

Polars lit les CSV 5x plus vite et utilise environ 87 % de mémoire en moins. Cela s’explique parce que Polars lit les colonnes en parallèle et stocke les données dans le format en colonnes d’Arrow, plus compact que les tableaux NumPy orientés lignes de Pandas avec la surcharge des objets Python.

Agrégation GroupBy (10M lignes, 5 groupes)

Polars termine les group-by 5 à 10x plus vite. La principale raison est l’agrégation hash parallélisée sur tous les cœurs CPU. Pandas traite chaque groupe séquentiellement sur un seul thread.

Tri (10M lignes)

Le tri montre le plus grand écart de performance — jusqu’à 11x plus rapide avec Polars. Le tri est l’un des principaux goulots d’étranglement de Pandas, car il repose sur des implémentations de tri NumPy monothread.

Join (deux DataFrames, 10M et 1M lignes)

Les joins Polars s’exécutent 3 à 8x plus vite selon le type de join et la cardinalité des clés. L’implémentation de hash join parallèle est particulièrement efficace pour les joins fact-dimension volumineux courants en analytique.

Point clé sur la performance

Pour des datasets de moins de 100 000 lignes, les deux bibliothèques semblent instantanées. L’écart de performance devient significatif à partir d’environ 1 million de lignes et augmente encore avec la taille des données. Si vous travaillez régulièrement sur des datasets de plus de 10 millions de lignes sur une seule machine, Polars apporte un gain de productivité substantiel simplement en réduisant les temps d’attente.

Utilisation mémoire : comment Polars reste sobre

L’efficacité mémoire est l’un des plus grands avantages de Polars :

1. Format en colonnes Apache Arrow : les données sont stockées en blocs mémoire contigus par colonne. C’est plus cache-friendly que l’approche block-manager de Pandas et cela évite la surcharge des objets Python pour les strings et les types mixtes.

2. L’évaluation lazy évite les copies intermédiaires : dans Pandas, chaque opération chaînée crée une nouvelle copie des données. Un pipeline de transformation en cinq étapes peut allouer cinq copies de votre DataFrame. Le mode lazy de Polars construit un plan optimisé qui minimise les allocations intermédiaires.

3. Projection pushdown : lors de la lecture depuis Parquet ou du scan en lazy, Polars ne charge que les colonnes réellement utilisées par la requête. Pandas charge tout.

4. Predicate pushdown : les filtres sont poussés jusqu’à la source. Si vous filtrez un fichier Parquet pour ne garder que 10 % des lignes, Polars ne lit que les row groups correspondants sur disque. Pandas lit d’abord toutes les lignes, puis filtre en mémoire.

5. Exécution en streaming : pour des datasets plus gros que la RAM disponible, Polars peut traiter les données par lots en streaming sans exiger que l’ensemble du dataset soit en mémoire.

En pratique, un pipeline qui provoque une erreur Out of Memory dans Pandas sur une machine 16 Go peut tourner confortablement dans Polars en utilisant 4 à 6 Go.

Évaluation lazy : l’optimiseur de requêtes de Polars

L’évaluation lazy est la fonctionnalité qui distingue le plus fondamentalement Polars de Pandas. Quand vous appelez .lazy() sur un DataFrame Polars (ou que vous utilisez scan_csv / scan_parquet), les opérations ne s’exécutent pas immédiatement. À la place, Polars construit un plan logique — un graphe orienté d’opérations — puis l’optimise avant l’exécution.

L’optimiseur effectue plusieurs transformations automatiquement :

# 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()
)

Ce que fait l’optimiseur avec ce pipeline :

• Projection pushdown : ne lit que "name", "revenue" et "country" depuis le fichier Parquet (en ignorant les 97 autres colonnes)
• Predicate pushdown : applique le filtre country == "US" au niveau des row groups Parquet, en sautant des blocs entiers de données qui ne contiennent aucun enregistrement US
• Common subexpression elimination : réutilise des résultats calculés lorsque la même expression apparaît plusieurs fois
• Join reordering : lorsqu’on enchaîne plusieurs joins, l’optimiseur choisit l’ordre le plus efficace

Vous pouvez inspecter le plan optimisé avant exécution :

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

Pandas n’a pas d’équivalent. Chaque opération Pandas s’exécute en eager, et toute optimisation doit être réalisée manuellement par le développeur.

Écosystème et compatibilité

Là où Pandas gagne côté écosystème

Pandas possède un écosystème inégalé construit sur 17 ans :

• scikit-learn : attend des DataFrames Pandas en entrée. Même si Polars peut convertir en Pandas pour l’entraînement, l’étape supplémentaire ajoute de la friction.
• matplotlib et seaborn : acceptent directement des DataFrames et Series Pandas pour la visualisation. Polars nécessite une conversion.
• statsmodels : construit sur Pandas et NumPy. Pas de support Polars natif.
• Intégration Jupyter : les DataFrames Pandas s’affichent nativement dans les notebooks. Polars s’affiche aussi bien, mais certaines extensions supposent Pandas.
• Support des formats de fichiers : Pandas supporte Excel, HDF5, bases SQL, clipboard, fixed-width text, et des dizaines d’autres formats. Polars supporte CSV, Parquet, JSON, IPC/Arrow, Avro, et des bases de données, mais pas Excel nativement (conversion requise).
• Google Colab / notebooks cloud : préinstallé et présupposé dans la plupart des environnements cloud de data science.

Là où Polars rattrape son retard

L’écosystème de Polars grandit rapidement :

• Intégration DuckDB : DuckDB peut interroger directement des DataFrames Polars via SQL sans copier les données, en combinant workflows SQL et expressions.
• Streamlit : a ajouté le support natif de Polars. Vous pouvez passer des objets pl.DataFrame directement aux fonctions d’affichage Streamlit.
• Écosystème Arrow : tout outil compatible Apache Arrow (dont Spark, DuckDB, DataFusion, et d’autres) peut échanger des données avec Polars en zero copy.
• Méthodes de conversion : df.to_pandas() et pl.from_pandas() facilitent le passage d’une bibliothèque à l’autre.

Exploration visuelle avec PyGWalker

Un outil qui comble l’écart entre Polars et Pandas est PyGWalker (opens in a new tab), une bibliothèque Python open-source qui transforme n’importe quel DataFrame en une interface de visualisation interactive type Tableau directement dans des notebooks Jupyter. PyGWalker fonctionne nativement avec les DataFrames Pandas et Polars, ce qui vous permet d’explorer vos données visuellement quelle que soit la bibliothèque utilisée pour le traitement.

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)

C’est particulièrement utile dans un workflow Polars : vous traitez les données très rapidement, puis vous avez besoin d’explorer visuellement des motifs, des outliers ou des distributions sans écrire de code de plotting. PyGWalker vous offre une création de graphiques en drag-and-drop au-dessus du DataFrame que vous avez déjà.

Courbe d’apprentissage

Passer de Pandas à Polars

Si vous maîtrisez déjà Pandas, apprendre Polars prend en général une à deux semaines d’usage actif pour être à l’aise. Les concepts de base — DataFrames, colonnes, filtrage, groupement, join — sont identiques. Ce qui change, c’est la syntaxe et le modèle mental :

Différences clés à intégrer :

1. Pas d’index : les DataFrames Polars n’ont pas d’index de lignes. Si vous dépendez fortement de .loc[], .iloc[] ou set_index() dans Pandas, vous devrez vous adapter. Polars utilise filter() et la sélection basée sur les colonnes pour tout.

2. API basée sur des expressions : au lieu de df["col"], vous utilisez pl.col("col"). Les expressions sont composables et peuvent être optimisées.

3. Method chaining plutôt que l’assignation : Polars encourage la construction de pipelines via method chaining plutôt que de muter un DataFrame ligne par ligne.

4. Lazy par défaut pour les scans de fichiers : scan_csv() et scan_parquet() renvoient des lazy frames. Vous appelez .collect() pour exécuter.

5. Typage strict : Polars est plus strict sur les types. Vous ne pouvez pas mélanger entiers et strings dans une colonne comme Pandas le permet parfois via le dtype object.

Démarrer de zéro

Pour quelqu’un qui débute avec les deux bibliothèques, Polars est sans doute plus simple à apprendre. L’API par expressions est plus cohérente (moins de confusion entre les patterns df.groupby et df.agg qui ont changé selon les versions Pandas). L’absence d’index supprime toute une catégorie de pièges fréquents de Pandas (problèmes d’alignement d’index inattendus, reset index, confusion autour du multi-index).

Cependant, Pandas dispose de bien plus de ressources d’apprentissage : livres, cours universitaires, réponses Stack Overflow, et tutoriels. La documentation Polars est bien écrite mais moins abondante.

Quand utiliser Pandas

Pandas est le bon choix si :

• Vos données tiennent en mémoire et font moins de 1 million de lignes : Pandas est suffisamment rapide, et le support de l’écosystème est imbattable.
• Vous avez besoin d’une intégration ML profonde : scikit-learn, statsmodels et de nombreuses bibliothèques ML attendent des DataFrames Pandas.
• Votre équipe connaît déjà Pandas : le coût de formation d’une équipe peut dépasser les gains de performance pour des datasets modestes.
• Vous travaillez souvent avec des fichiers Excel : read_excel() et to_excel() de Pandas sont éprouvés.
• Vous avez besoin de formats I/O de niche : HDF5, Stata, SAS, SPSS, fixed-width text — Pandas supporte des formats que Polars ne gère pas.
• Exploration interactive en notebook sur de petites données : pour une analyse rapide et ad hoc sur de petits CSV, la familiarité de Pandas et l’intégration écosystème en font un choix pragmatique.

Quand utiliser Polars

Polars est le bon choix si :

• Vos données dépassent régulièrement 1 million de lignes : l’écart de performance devient significatif et augmente avec la taille.
• Vous construisez des pipelines de données : l’évaluation lazy et l’optimisation de requêtes rendent les pipelines plus rapides et plus efficaces sans tuning manuel.
• La mémoire est une contrainte : Polars utilise nettement moins de mémoire, permettant de traiter de plus gros datasets sur le même matériel.
• Vous avez besoin de parallélisme sans complexité : Polars parallélise automatiquement. Pas de multiprocessing, pas de dask, pas de changements d’infrastructure.
• Vous travaillez avec des fichiers Parquet : le predicate et projection pushdown de Polars sur Parquet est un énorme gain d’efficacité.
• Vous démarrez un nouveau projet sans legacy Pandas : aucun coût de migration, et l’API Polars est propre et cohérente.
• Vous préparez des données pour des outils compatibles Arrow : DuckDB, Spark, DataFusion et d’autres outils de l’écosystème Arrow échangent des données avec Polars en zero copy.

Peut-on utiliser les deux ? L’approche hybride

De nombreuses équipes adoptent une approche hybride : utiliser Polars pour les étapes lourdes de traitement, puis convertir en Pandas pour la visualisation ou l’entraînement de modèles ML. La conversion entre les deux est légère et rapide.

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"])

Ce pattern vous donne la vitesse de Polars pour le data wrangling et l’écosystème de Pandas pour les tâches downstream. Le coût de conversion est négligeable lorsque le jeu de résultats est petit après agrégation.

Analyse de données assistée par IA avec RunCell

Que vous choisissiez Polars ou Pandas, travailler sur des données dans des notebooks Jupyter peut être accéléré grâce à l’assistance IA. RunCell (opens in a new tab) est un agent IA conçu pour Jupyter qui aide les data scientists à écrire, déboguer et optimiser leur code d’analyse. Il comprend la syntaxe Pandas et Polars et peut proposer l’approche la plus efficace pour votre tâche — y compris recommander quand un pipeline Polars surpassera un équivalent Pandas. Si vous passez souvent de l’une à l’autre bibliothèque, un assistant de code IA qui comprend les deux peut réduire significativement la friction.

Guide de migration : passer de Pandas à Polars

Si vous envisagez de migrer du code Pandas existant vers Polars, voici une référence rapide des opérations les plus courantes :

L’avenir des deux bibliothèques

Pandas ne va pas disparaître. Ses releases 2.x continuent d’améliorer la performance, et le backend Arrow optionnel réduit l’écart avec Polars pour certaines opérations. L’immense écosystème d’outils construits sur Pandas garantit sa pertinence pour les années à venir.

Polars gagne rapidement en momentum. Avec le soutien d’une entreprise dédiée (Polars Inc.), des releases régulières, une communauté en croissance, et une adoption croissante en production dans des pipelines de data engineering, Polars devient un outil standard de la modern data stack. L’accélération GPU, un meilleur support SQL, et des intégrations plus profondes avec l’écosystème figurent sur la roadmap.

La tendance est claire : l’écosystème data Python se dirige vers Apache Arrow comme format mémoire commun, et les deux bibliothèques convergent vers ce standard. Cela signifie que l’interopérabilité entre Polars, Pandas, DuckDB et d’autres outils ne fera que s’améliorer.

FAQ

Conclusion

Le choix entre Polars et Pandas en 2026 ne consiste pas à déterminer lequel est universellement meilleur que l’autre. Il s’agit d’associer le bon outil au bon besoin.

Pandas reste le meilleur choix pour des datasets petits à moyens, des workflows ML qui dépendent de scikit-learn, de l’analyse exploratoire rapide, et des projets où la familiarité de l’équipe compte plus que la performance brute. Son écosystème est sans rival, et Pandas 2.x continue de s’améliorer.

Polars est le meilleur choix quand la performance compte : grands datasets, pipelines de données, environnements contraints en mémoire, et nouveaux projets qui bénéficient de l’évaluation lazy et du parallélisme automatique. Son avantage de vitesse n’est pas marginal — il est souvent d’un ordre de grandeur.

L’approche la plus efficace pour de nombreuses équipes consiste à utiliser les deux. Traitez vos données avec Polars quand la vitesse compte, convertissez en Pandas lorsque l’écosystème l’exige, et utilisez des outils comme PyGWalker (opens in a new tab) qui fonctionnent avec les deux DataFrames pour l’exploration visuelle. L’écosystème data Python converge vers Apache Arrow, rendant ce type d’interopérabilité plus simple chaque année.

Quel que soit votre choix, le fait que les développeurs Python disposent désormais d’une véritable alternative haute performance à Pandas — sans quitter l’écosystème Python — constitue une avancée majeure pour l’analyse de données.