Polars vs Pandas: Qual biblioteca de DataFrame você deve usar em 2026?

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Soren Atelier

Updated on 12/02/2026

Se você trabalha com dados em Python, quase certamente já bateu em um limite com Pandas. Você carrega um arquivo CSV de 2 GB e vê sua máquina travar. Uma agregação com GroupBy em 50 milhões de linhas leva minutos quando você esperava segundos. Você tenta paralelizar seu pipeline e descobre que Pandas é fundamentalmente single-thread. A biblioteca que ensinou o mundo a fazer análise tabular de dados em Python nunca foi projetada para a escala de dados que equipes modernas lidam diariamente.

Isso não é um pequeno inconveniente. Pipelines lentos de dados bloqueiam equipes inteiras. Cientistas de dados esperam notebooks terminarem em vez de iterar sobre a análise. Engenheiros constroem contornos — dividir dados em chunks, subir clusters Spark para jobs que deveriam rodar em um laptop, ou reescrever Python em SQL. O custo é medido em horas de produtividade perdida, insights atrasados e contas de infraestrutura que crescem mais rápido do que os próprios dados.

Polars surgiu como a alternativa mais forte. Construído do zero em Rust com Apache Arrow como base de memória, Polars processa dados rotineiramente de 5 a 30 vezes mais rápido do que Pandas usando uma fração da memória. Ele oferece lazy evaluation, execução multi-thread automática e um otimizador de consultas que reescreve seu código para rodar de forma eficiente. Mas Pandas não está parado — a versão 2.x trouxe dtypes com Arrow como backend e melhorias significativas de performance. O ecossistema em torno de Pandas continua sem rival.

Este artigo traz uma comparação direta e prática de Polars e Pandas em 2026. Ele cobre diferenças de sintaxe, benchmarks de performance, uso de memória, compatibilidade com o ecossistema e orientações claras sobre quando usar cada biblioteca.

O que é Pandas?

Pandas é a biblioteca fundamental de manipulação de dados em Python. Lançada em 2008 por Wes McKinney, ela introduziu a abstração de DataFrame no Python e se tornou a ferramenta padrão para limpeza, transformação e análise de dados. Em 2026, Pandas tem mais de 45.000 estrelas no GitHub e é instalada como dependência em praticamente todo projeto de data science.

Principais características do Pandas:

• Avaliação eager: toda operação é executada imediatamente quando chamada
• Arrays baseados em NumPy: tradicionalmente usa arrays NumPy por baixo dos panos (com backend Arrow disponível desde a versão 2.0)
• Execução single-thread: operações rodam em um único núcleo de CPU por padrão
• API madura: documentação completa, milhares de tutoriais e integração profunda com scikit-learn, matplotlib, seaborn e todo o ecossistema PyData
• DataFrames mutáveis: suporta modificações in-place

Pandas 2.x introduziu dtypes opcionais com backend PyArrow, melhorando a eficiência de memória para dados com muitas strings e permitindo melhor interoperabilidade com outras ferramentas baseadas em Arrow. No entanto, o modelo central de execução continua single-thread e eager.

O que é Polars?

Polars é uma biblioteca de DataFrame escrita em Rust, criada por Ritchie Vink em 2020. Ela usa Apache Arrow como seu formato colunar em memória, permitindo compartilhamento de dados zero-copy com outras ferramentas compatíveis com Arrow. Polars foi projetado do zero para resolver as limitações de performance inerentes à arquitetura do Pandas.

Principais características do Polars:

• Avaliação lazy e eager: suporta ambos os modos; o modo lazy permite otimização de consulta antes da execução
• Modelo de memória Apache Arrow: armazenamento colunar com uso eficiente de cache
• Multi-threading automático: paraleliza operações em todos os núcleos de CPU disponíveis sem intervenção do usuário
• Otimizador de consultas: reescreve e otimiza planos de execução (predicate pushdown, projection pushdown, reorder de joins)
• Execução streaming: pode processar datasets maiores do que a RAM
• DataFrames imutáveis: todas as operações retornam novos DataFrames; sem mutação in-place
• Suporte a GPU: aceleração opcional em NVIDIA GPU para workloads em memória

Polars oferece tanto uma API Python quanto uma API nativa em Rust. A API Python soa familiar para usuários de Pandas, mas usa method chaining e sintaxe baseada em expressões, o que permite que o otimizador funcione de forma efetiva.

Polars vs Pandas: Tabela completa de comparação

Comparação de sintaxe: exemplos lado a lado

A melhor forma de entender as diferenças práticas é ver as mesmas operações escritas nas duas bibliotecas. Os exemplos abaixo demonstram tarefas comuns com dados.

Leitura de um arquivo 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())

Para leituras simples de CSV, a sintaxe é quase idêntica. Polars será mais rápido porque lê colunas em paralelo e usa diretamente o formato de memória do Arrow. Em um CSV de 1 GB, Polars normalmente termina em menos de 2 segundos, contra 8–10 segundos no Pandas.

Leitura de um arquivo Parquet

Pandas:

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

Polars (lazy — lê apenas as colunas necessárias):

df = pl.scan_parquet("sales_data.parquet")
# Nenhum dado foi carregado ainda — apenas um plano de consulta
result = df.select("product", "revenue", "date").collect()

Aqui é onde Polars se destaca. scan_parquet cria um lazy frame que lê apenas as colunas e linhas que você realmente usa. Se seu arquivo Parquet tem 100 colunas mas você precisa de apenas 3, Polars ignora as outras 97 por completo. Pandas lê as 100 colunas para a memória.

Filtrando linhas

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 usa o sistema de expressões pl.col() em vez de indexação com colchetes. Isso não é apenas preferência de sintaxe — expressões permitem que o otimizador empurre filtros para a fonte de dados e paralelize a avaliação.

Agregação com 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()
)

Ambas as APIs suportam agregações nomeadas. A sintaxe de expressões do Polars é mais explícita e composável. Por exemplo, você pode encadear operações facilmente dentro de uma agregação: pl.col("revenue").filter(pl.col("status") == "completed").sum() — algo que exige código mais convoluto em Pandas.

Junção de dois 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"
)

A sintaxe de join é semelhante entre as duas bibliotecas. Polars executa joins mais rápido porque faz hash/probe em paralelo em múltiplas threads e pode reordenar joins em modo lazy para execução ideal.

Adicionando e transformando colunas

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 usa with_columns() para adicionar ou transformar múltiplas colunas em uma única chamada. As três transformações acima executam em paralelo. Em Pandas, cada linha roda sequencialmente e cria cópias intermediárias dos dados.

Encadeando operações (pipeline completo)

Pandas:

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

Polars (modo 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()
)

O pipeline lazy em Polars constrói um plano de execução e o otimiza antes de rodar. O otimizador pode empurrar o filtro antes do scan, projetar apenas as colunas necessárias ou reorganizar operações para eficiência. Você ganha essas otimizações automaticamente apenas chamando .lazy() no início e .collect() no fim.

Benchmarks de performance

Benchmarks do mundo real mostram consistentemente Polars superando Pandas por margens significativas. Os números abaixo se baseiam em benchmarks publicados em 2025 e no suite Polars PDS-H.

Carregamento de CSV (arquivo de 1 GB, ~10M linhas)

Polars lê CSVs 5x mais rápido e usa aproximadamente 87% menos memória. Isso acontece porque Polars lê colunas em paralelo e armazena dados no formato colunar do Arrow, que é mais compacto do que arrays NumPy orientados a linhas com overhead de objetos Python.

Agregação com GroupBy (10M linhas, 5 grupos)

Polars conclui operações de group-by 5–10x mais rápido. A principal razão é a agregação baseada em hash paralelizada em todos os núcleos de CPU. Pandas processa cada grupo sequencialmente em uma única thread.

Sort (10M linhas)

Sorting mostra o maior gap de performance — até 11x mais rápido em Polars. Ordenação é um dos maiores gargalos do Pandas porque depende de implementações de sort do NumPy single-thread.

Join (dois DataFrames, 10M e 1M linhas)

Joins em Polars rodam 3–8x mais rápido dependendo do tipo de join e da cardinalidade da chave. A implementação de hash join paralela é particularmente eficaz para joins fact-dimension grandes, comuns em workloads analíticas.

Principal conclusão sobre performance

Para datasets abaixo de 100.000 linhas, ambas as bibliotecas parecem instantâneas. O gap de performance passa a ser relevante a partir de ~1 milhão de linhas e aumenta conforme o tamanho dos dados cresce. Se você trabalha regularmente com datasets acima de 10 milhões de linhas em uma única máquina, Polars oferece um ganho substancial de produtividade apenas por reduzir tempo de espera.

Uso de memória: como Polars se mantém enxuto

Eficiência de memória é uma das maiores vantagens do Polars:

1. Formato colunar do Apache Arrow: dados são armazenados em blocos de memória contíguos por coluna. Isso é mais amigável ao cache do que a abordagem block-manager do Pandas e evita overhead de objetos Python para strings e tipos mistos.

2. Lazy evaluation evita cópias intermediárias: em Pandas, cada operação encadeada cria uma nova cópia dos dados. Um pipeline de transformação com cinco passos pode alocar cinco cópias do seu DataFrame. O modo lazy do Polars constrói um plano otimizado que minimiza alocações intermediárias.

3. Projection pushdown: ao ler Parquet ou fazer scan lazy, Polars carrega apenas as colunas que sua consulta realmente usa. Pandas carrega tudo.

4. Predicate pushdown: filtros são empurrados para a fonte de dados. Se você filtra um Parquet para 10% das linhas, Polars lê apenas os row groups correspondentes do disco. Pandas lê todas as linhas primeiro e só então filtra em memória.

5. Execução streaming: para datasets maiores do que a RAM disponível, Polars pode processar dados em batches de streaming sem exigir o dataset inteiro em memória.

Na prática, um pipeline que causa erro de Out of Memory em Pandas em uma máquina com 16 GB pode rodar tranquilamente em Polars usando 4–6 GB.

Lazy evaluation: o otimizador de consultas do Polars

Lazy evaluation é o recurso que mais separa Polars de Pandas. Quando você chama .lazy() em um DataFrame Polars (ou usa scan_csv / scan_parquet), as operações não são executadas imediatamente. Em vez disso, Polars constrói um plano lógico — um grafo direcionado de operações — e então o otimiza antes da execução.

O otimizador executa várias transformações automaticamente:

# 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()
)

O que o otimizador faz com esse pipeline:

• Projection pushdown: lê apenas "name", "revenue" e "country" do arquivo Parquet (ignorando as outras 97 colunas)
• Predicate pushdown: aplica o filtro country == "US" no nível de row-group do Parquet, pulando chunks inteiros de dados que não contêm registros dos EUA
• Common subexpression elimination: reutiliza resultados computados quando a mesma expressão aparece várias vezes
• Join reordering: quando múltiplos joins são encadeados, o otimizador escolhe a ordem mais eficiente

Você pode inspecionar o plano otimizado antes de executar:

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

Pandas não tem equivalente para isso. Toda operação em Pandas roda de forma eager, e qualquer otimização precisa ser feita manualmente pelo desenvolvedor.

Ecossistema e compatibilidade

Onde Pandas vence em ecossistema

Pandas tem um ecossistema sem rival construído ao longo de 17 anos:

• scikit-learn: espera DataFrames Pandas como entrada. Embora Polars possa converter para Pandas para treinar modelos, esse passo extra gera atrito.
• matplotlib e seaborn: aceitam DataFrames e Series do Pandas diretamente para plots. Polars exige conversão.
• statsmodels: construído sobre Pandas e NumPy. Sem suporte nativo a Polars.
• Integração com Jupyter: DataFrames do Pandas renderizam nativamente em notebooks. Polars também renderiza bem, mas algumas extensões de notebook assumem Pandas.
• Suporte a formatos de arquivo: Pandas suporta Excel, HDF5, bancos SQL, clipboard, texto de largura fixa e dezenas de outros formatos. Polars suporta CSV, Parquet, JSON, IPC/Arrow, Avro e bancos de dados, mas não Excel nativamente (exige conversão).
• Google Colab / cloud notebooks: pré-instalado e assumido na maioria dos ambientes de data science na nuvem.

Onde Polars está alcançando

O ecossistema do Polars está crescendo rapidamente:

• Integração com DuckDB: DuckDB pode consultar DataFrames Polars diretamente via SQL sem copiar dados, combinando workflows SQL e baseados em expressões.
• Streamlit: adicionou suporte nativo a Polars. Você pode passar objetos pl.DataFrame diretamente para funções de exibição do Streamlit.
• Ecossistema Arrow: qualquer ferramenta que funcione com Apache Arrow (incluindo Spark, DuckDB, DataFusion e outras) pode trocar dados com Polars com custo zero-copy.
• Métodos de conversão: df.to_pandas() e pl.from_pandas() tornam a troca entre as duas bibliotecas simples.

Exploração visual com PyGWalker

Uma ferramenta que reduz a distância entre Polars e Pandas é PyGWalker (opens in a new tab), uma biblioteca Python open-source que transforma qualquer DataFrame em uma interface de visualização interativa, estilo Tableau, diretamente dentro de notebooks Jupyter. PyGWalker funciona nativamente com DataFrames tanto de Pandas quanto de Polars, então você pode explorar os dados visualmente independentemente da biblioteca usada no processamento.

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)

Isso é particularmente útil no workflow com Polars, em que você processa dados muito rápido e depois precisa explorar visualmente padrões, outliers ou distribuições sem escrever código de plot. PyGWalker permite criar gráficos por drag-and-drop em cima do DataFrame que você já tem.

Curva de aprendizado

Migrando de Pandas para Polars

Se você já conhece Pandas, aprender Polars leva aproximadamente uma a duas semanas de uso ativo para ficar confortável. Os conceitos centrais — DataFrames, colunas, filtering, grouping, joining — são idênticos. O que muda é a sintaxe e o modelo mental:

Principais diferenças para internalizar:

1. Sem index: DataFrames do Polars não têm row index. Se você depende muito de .loc[], .iloc[] ou set_index() em Pandas, vai precisar se ajustar. Polars usa filter() e seleção baseada em colunas para tudo.

2. API baseada em expressões: em vez de df["col"], você usa pl.col("col"). Expressões são composáveis e podem ser otimizadas.

3. Method chaining em vez de assignment: Polars incentiva construir pipelines com encadeamento de métodos em vez de mutar o DataFrame linha a linha.

4. Lazy por padrão para scans de arquivos: scan_csv() e scan_parquet() retornam frames lazy. Você chama .collect() para executar.

5. Tipagem estrita: Polars é mais rigoroso com data types. Você não pode misturar integers e strings em uma coluna como Pandas às vezes permite com dtype object.

Começando do zero

Para quem é novo em ambas, Polars é, possivelmente, mais fácil de aprender. A API de expressões é mais consistente (sem confusão entre padrões df.groupby e df.agg que mudaram entre versões do Pandas). A ausência de index elimina toda uma classe de armadilhas comuns do Pandas (alinhamento inesperado de index, reset do index, confusão com multi-index).

Por outro lado, Pandas tem muito mais recursos de aprendizado disponíveis: livros, cursos universitários, respostas no Stack Overflow e tutoriais. A documentação do Polars é bem escrita, mas menor em volume.

Quando usar Pandas

Pandas é a escolha certa quando:

• Seus dados cabem na memória e têm menos de 1 milhão de linhas: Pandas é rápido o suficiente, e o suporte do ecossistema é incomparável.
• Você precisa de integração profunda com o ecossistema de ML: scikit-learn, statsmodels e muitas bibliotecas de ML esperam DataFrames Pandas.
• Seu time já conhece Pandas: o custo de treinar a equipe pode superar os benefícios de performance para datasets menores.
• Você trabalha com arquivos Excel com frequência: read_excel() e to_excel() do Pandas são bem consolidados.
• Você precisa de formatos de I/O específicos: HDF5, Stata, SAS, SPSS, texto de largura fixa — Pandas suporta formatos que Polars não suporta.
• Exploração interativa em notebook com dados pequenos: para análise ad-hoc rápida em CSVs pequenos, a familiaridade e integração do Pandas com o ecossistema o tornam a escolha pragmática.

Quando usar Polars

Polars é a escolha certa quando:

• Seus dados frequentemente excedem 1 milhão de linhas: a diferença de performance passa a ser relevante e cresce com o tamanho.
• Você está construindo pipelines de dados: lazy evaluation e otimização de consultas produzem pipelines mais rápidos e eficientes sem tuning manual.
• Memória é uma restrição: Polars usa significativamente menos memória, permitindo datasets maiores no mesmo hardware.
• Você precisa de paralelismo sem complexidade: Polars paraleliza automaticamente. Sem multiprocessing, sem dask, sem mudanças de infraestrutura.
• Você trabalha com arquivos Parquet: predicate e projection pushdown do Polars em Parquet é um grande ganho de eficiência.
• Você está iniciando um novo projeto sem código legado em Pandas: não há custo de migração, e a API do Polars é limpa e consistente.
• Você processa dados para ferramentas downstream compatíveis com Arrow: DuckDB, Spark, DataFusion e outras ferramentas no ecossistema Arrow trocam dados com Polars com custo zero-copy.

Dá para usar os dois? A abordagem híbrida

Muitas equipes adotam uma abordagem híbrida: usam Polars para as etapas pesadas de processamento de dados e convertem para Pandas para visualização ou treino de modelos de ML. A conversão entre as duas é leve e rápida.

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"])

Esse padrão te dá a velocidade do Polars para data wrangling e o ecossistema do Pandas para tarefas downstream. O overhead de conversão é insignificante quando o result set fica pequeno após agregação.

Análise de dados assistida por IA com RunCell

Independentemente de você escolher Polars ou Pandas, trabalhar com dados em notebooks Jupyter pode ser acelerado com assistência de IA. RunCell (opens in a new tab) é um agente de IA feito para Jupyter que ajuda cientistas de dados a escrever, depurar e otimizar código de análise de dados. Ele entende sintaxe de Pandas e Polars e pode sugerir a abordagem mais eficiente para a sua tarefa específica — incluindo recomendar quando um pipeline em Polars superaria um equivalente em Pandas. Se você alterna com frequência entre as duas bibliotecas, um assistente de código com IA que entenda ambas pode reduzir bastante o atrito.

Guia de migração: passando de Pandas para Polars

Se você está considerando migrar código existente de Pandas para Polars, aqui vai uma referência rápida para as operações mais comuns:

O futuro de ambas as bibliotecas

Pandas não vai desaparecer. As releases 2.x continuam melhorando performance, e o backend Arrow opcional reduz a diferença para Polars em certas operações. O enorme ecossistema de ferramentas construídas sobre Pandas garante sua relevância por muitos anos.

Polars está ganhando tração rapidamente. Com o apoio de uma empresa dedicada (Polars Inc.), releases regulares, contribuições crescentes da comunidade e adoção cada vez maior em pipelines de data engineering em produção, Polars está se tornando uma ferramenta padrão no stack moderno de dados. Aceleração em GPU, suporte SQL melhorado e integrações mais profundas com o ecossistema estão no roadmap.

A tendência é clara: o ecossistema de dados em Python está migrando para Apache Arrow como formato comum de memória, e ambas as bibliotecas estão convergindo para esse padrão. Isso significa que a interoperabilidade entre Polars, Pandas, DuckDB e outras ferramentas só vai melhorar.

FAQ

Conclusão

A escolha entre Polars e Pandas em 2026 não é sobre um ser universalmente melhor do que o outro. É sobre combinar a ferramenta com o trabalho.

Pandas continua sendo a melhor escolha para datasets pequenos a médios, workflows de ML que dependem de scikit-learn, análise exploratória rápida e projetos em que familiaridade do time importa mais do que performance bruta. Seu ecossistema é incomparável, e Pandas 2.x continua evoluindo.

Polars é a melhor escolha quando performance importa: datasets grandes, pipelines de dados, ambientes com restrição de memória e novos projetos que se beneficiam de lazy evaluation e paralelismo automático. Sua vantagem de velocidade não é marginal — muitas vezes é uma ordem de magnitude.

A abordagem mais eficaz para muitas equipes é usar ambos. Processe seus dados com Polars onde velocidade conta, converta para Pandas onde o ecossistema exige, e use ferramentas como PyGWalker (opens in a new tab) que funcionam com ambos os DataFrames para exploração visual. O ecossistema de dados em Python está convergindo para Apache Arrow, tornando esse tipo de interoperabilidade mais fácil a cada ano.

Qualquer que seja sua escolha, o fato de desenvolvedores Python agora terem uma alternativa genuinamente high-performance ao Pandas — sem sair do ecossistema Python — é um passo importante para a análise de dados.