Polars vs Pandas：2026 年你该用哪个 DataFrame 库？

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Soren Atelier

Updated on 2026/2/12

如果你在 Python 里做数据工作，几乎肯定在 Pandas 上“撞过墙”。你加载一个 2 GB 的 CSV 文件，然后看着机器卡到几乎不能动。对 5000 万行做一次 GroupBy 聚合，本以为几秒钟就能结束，结果却跑了几分钟。你试图把流水线并行化，才发现 Pandas 在根子上基本是单线程的。这个曾经把 Python 表格数据分析带入主流的库，从来就不是为现代团队每天要处理的数据规模而设计的。

这并不是小麻烦。慢的数据流水线会阻塞整支团队。数据科学家等着 notebook 跑完而不是迭代分析。工程师只能堆 workaround——把数据分块、为本该在笔记本电脑上完成的任务启动 Spark 集群，或者把 Python 重写成 SQL。代价体现在：生产力损失的小时数、洞察延迟，以及随着数据增长得更快的基础设施账单。

Polars 已经成为最强的替代方案。它从零开始用 Rust 构建，以 Apache Arrow 作为内存底座，常常能比 Pandas 快 5 到 30 倍，同时只用一小部分内存。它支持惰性求值、自动多线程执行，以及会重写你的代码以高效运行的查询优化器。但 Pandas 也没有停下——2.x 版本引入了 Arrow-backed dtypes 并带来显著性能提升；围绕 Pandas 的生态依然无人能及。

本文会在 2026 年对 Polars 和 Pandas 做一次直接、实用的对比：涵盖语法差异、性能基准、内存使用、生态兼容性，并给出清晰的选型建议。

Pandas 是什么？

Pandas 是 Python 的基础数据处理库。它由 Wes McKinney 于 2008 年发布，把 DataFrame 抽象引入 Python，并成为数据清洗、转换与分析的标准工具。截至 2026 年，Pandas 在 GitHub 上拥有超过 45,000 颗 star，几乎所有数据科学项目都会把它作为依赖安装。

Pandas 的关键特性：

• 即时求值（Eager evaluation）：每个操作在调用时立刻执行
• NumPy 底层数组：传统上底层使用 NumPy 数组（自 2.0 起可选 Arrow backend）
• 单线程执行：默认只使用一个 CPU 核心
• 成熟 API：文档完善、教程海量，与 scikit-learn、matplotlib、seaborn 以及整个 PyData 生态深度集成
• 可变 DataFrames（Mutable）：支持原地修改

Pandas 2.x 引入了可选的 PyArrow-backed dtypes，提升了以字符串为主的数据的内存效率，也让与其他 Arrow 系工具的互操作更顺畅。但其核心执行模型仍是单线程 + 即时求值。

Polars 是什么？

Polars 是一个用 Rust 编写的 DataFrame 库，由 Ritchie Vink 于 2020 年创建。它使用 Apache Arrow 作为内存中的列式格式，从而可以与其他 Arrow 兼容工具进行 zero-copy 的数据共享。Polars 从架构层面就为解决 Pandas 的性能瓶颈而生。

Polars 的关键特性：

• 惰性与即时求值：两种模式都支持；惰性模式可在执行前进行查询优化
• Apache Arrow 内存模型：列式存储，缓存利用率更高
• 自动多线程：无需用户干预即可把操作并行到所有可用 CPU 核心
• 查询优化器：重写并优化执行计划（predicate pushdown、projection pushdown、join reordering）
• 流式执行（Streaming execution）：可以处理大于 RAM 的数据集
• 不可变 DataFrames（Immutable）：所有操作返回新的 DataFrame；不做原地修改
• GPU 支持：可选的 NVIDIA GPU 加速（面向内存内工作负载）

Polars 提供 Python API 和原生 Rust API。其 Python API 对 Pandas 用户很友好，但采用方法链与表达式（expression）语法，使优化器可以更有效地工作。

Polars vs Pandas：完整对比表

语法对比：并排代码示例

理解实际差异的最好方式，是把同一类操作在两套库里分别写出来。下面的示例覆盖了常见数据任务。

读取 CSV 文件

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())

对于简单的 CSV 读取，语法几乎一致。Polars 更快，是因为它会并行读取列，并直接使用 Arrow 的内存格式。在 1 GB CSV 上，Polars 通常 2 秒内完成，而 Pandas 往往需要 8–10 秒。

读取 Parquet 文件

Pandas:

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

Polars（lazy —— 只读取需要的列）:

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

这正是 Polars 的强项。scan_parquet 会创建一个 lazy frame，只读取你实际使用的列与行。如果 Parquet 有 100 列而你只需要 3 列，Polars 会直接跳过其余 97 列；而 Pandas 会把 100 列全部读入内存。

行过滤（Filtering Rows）

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 使用 pl.col() 的表达式系统，而不是方括号索引。这不只是语法偏好——表达式使查询优化器能够把过滤下推到数据源，并行执行求值。

GroupBy 聚合

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()
)

两者都支持命名聚合。Polars 的表达式语法更显式、可组合。例如你可以在聚合里轻松链式处理：pl.col("revenue").filter(pl.col("status") == "completed").sum()——在 Pandas 里通常需要更绕的写法。

连接两个 DataFrame（Join）

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"
)

Join 语法相似。Polars 更快的原因在于它能跨多线程并行 hash/probe，并且在 lazy 模式下还能为最优执行重排 join 顺序。

添加与变换列

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 使用 with_columns() 在一次调用中添加或变换多列。上面三个变换会并行执行；而 Pandas 中每一行会顺序执行，并创建中间拷贝。

链式操作（完整流水线）

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()
)

Polars 的 lazy pipeline 会先构建执行计划并在运行前优化。优化器可能把 filter 下推到 scan 阶段、只投影需要的列，或为了效率重排操作。你只需要在开头调用 .lazy()、在末尾调用 .collect() 就能自动获得这些优化。

性能基准（Performance Benchmarks）

真实世界的 benchmark 经常显示 Polars 在多个维度上明显领先 Pandas。以下数字来自 2025 年公开 benchmark 与 Polars PDS-H benchmark suite。

CSV 加载（1 GB 文件，约 10M 行）

Polars 读取 CSV 快 5 倍，内存使用约少 87%。原因在于：Polars 并行读取列，并以 Arrow 列式格式存储数据，比 Pandas 的行式 NumPy 数组（加上 Python object 开销）更紧凑。

GroupBy 聚合（10M 行，5 组）

Polars 的 group-by 通常快 5–10 倍。核心原因是：在所有 CPU 核心上并行的基于 hash 的聚合；而 Pandas 在单线程上顺序处理每个 group。

排序（10M 行）

排序往往是差距最大的场景——Polars 可快到 11 倍。排序是 Pandas 的主要瓶颈之一，因为它依赖单线程的 NumPy sort 实现。

Join（两个 DataFrame，10M 与 1M 行）

Polars 的 join 通常快 3–8 倍，取决于 join 类型与 key 的基数。并行 hash join 对于分析型工作负载中常见的大规模 fact-dimension join 尤其有效。

性能要点总结

当数据量小于 100,000 行时，两者都几乎“瞬间完成”。性能差距通常从 100 万行左右开始显著，并随数据规模增加而扩大。如果你经常在单机上处理 1000 万行以上数据，Polars 仅靠减少等待时间就能带来明显的生产力提升。

内存使用：Polars 如何保持轻量

内存效率是 Polars 最突出的优势之一：

1. Apache Arrow 列式格式：每列以连续内存块存储，更 cache-friendly；相比 Pandas 的 block-manager 方式，也避免了字符串与混合类型的 Python object 开销。

2. 惰性求值避免中间拷贝：在 Pandas 中，每个链式操作往往都会创建新拷贝。一个五步流水线可能分配出五份 DataFrame。Polars 的 lazy mode 会构建优化后的计划，尽量减少中间分配。

3. Projection pushdown：从 Parquet 读取或惰性扫描时，Polars 只加载查询真正用到的列；Pandas 会全部加载。

4. Predicate pushdown：过滤条件会下推到数据源。如果你把 Parquet 过滤到 10% 行，Polars 只从磁盘读取匹配的 row groups；Pandas 则先读入所有行再在内存中过滤。

5. Streaming execution：当数据大于可用 RAM 时，Polars 可以分批流式处理，而不需要把整个数据集放入内存。

实际效果是：在 16 GB 机器上会让 Pandas OOM 的流水线，Polars 可能用 4–6 GB 就能稳定跑完。

惰性求值：Polars 查询优化器

惰性求值是 Polars 与 Pandas 最本质的分水岭。当你对 Polars DataFrame 调用 .lazy()（或使用 scan_csv / scan_parquet）时，操作不会立刻执行。Polars 会构建一个逻辑计划——由操作组成的有向图——并在执行前进行优化。

优化器会自动做多种变换：

# 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()
)

优化器对这段 pipeline 会做什么：

• Projection pushdown：只读取 Parquet 中的 "name"、"revenue"、"country"（忽略另外 97 列）
• Predicate pushdown：在 Parquet 的 row-group 层应用 country == "US" 过滤，跳过完全不含 US 记录的数据块
• Common subexpression elimination：当同一表达式多次出现时复用计算结果
• Join reordering：当有多个 join 串联时，选择最高效的顺序

你可以在执行前查看优化后的 plan：

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

Pandas 没有等价机制。每个 Pandas 操作都是即时执行，任何优化都需要开发者手动完成。

生态与兼容性（Ecosystem and Compatibility）

Pandas 在生态上的优势

Pandas 经过 17 年积累，生态无可匹敌：

• scikit-learn：通常期望输入是 Pandas DataFrames。Polars 虽可转成 Pandas 再训练，但多一步就多一层摩擦。
• matplotlib and seaborn：可以直接接收 Pandas DataFrame/Series 做绘图；Polars 需要转换。
• statsmodels：基于 Pandas 与 NumPy 构建，没有原生 Polars 支持。
• Jupyter integration：Pandas DataFrame 在 notebook 里原生渲染；Polars 也渲染得不错，但部分 notebook 扩展默认假设是 Pandas。
• 文件格式支持：Pandas 支持 Excel、HDF5、SQL databases、clipboard、fixed-width text 等大量格式。Polars 支持 CSV、Parquet、JSON、IPC/Arrow、Avro、数据库，但不原生支持 Excel（需要转换）。
• Google Colab / 云端 notebook：多数云端数据科学环境默认预装并假设你使用 Pandas。

Polars 正在追赶的方向

Polars 的生态正在快速增长：

• DuckDB integration：DuckDB 可以通过 SQL 直接查询 Polars DataFrames 且无需拷贝数据，把 SQL 与表达式工作流结合起来。
• Streamlit：已加入原生 Polars 支持，可直接把 pl.DataFrame 传给 Streamlit 的展示函数。
• Arrow ecosystem：任何支持 Apache Arrow 的工具（包括 Spark、DuckDB、DataFusion 等）都能与 Polars zero-copy 交换数据。
• 转换方法：df.to_pandas() 与 pl.from_pandas() 让在两者间切换非常直接。

使用 PyGWalker 做可视化探索

一个能打通 Polars 与 Pandas 体验差距的工具是 PyGWalker (opens in a new tab)。它是一个开源 Python 库，可以把任意 DataFrame 变成可交互、类似 Tableau 的可视化界面，并直接嵌入 Jupyter notebooks。PyGWalker 原生支持 Pandas 与 Polars DataFrames，因此无论你用哪个库做处理，都能进行可视化探索。

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)

这在 Polars 工作流里尤其有价值：你用 Polars 高速处理数据，然后需要快速、可视化地探索模式、异常值或分布，而不想写绘图代码。PyGWalker 提供了基于现有 DataFrame 的拖拽式图表构建能力。

学习曲线（Learning Curve）

从 Pandas 迁移到 Polars

如果你已经会 Pandas，学习 Polars 通常需要大约一到两周的实际使用才能熟练。核心概念——DataFrames、列、过滤、分组、连接——是相同的；变化主要在语法与心智模型：

需要内化的关键差异：

1. 没有 index：Polars DataFrames 没有行索引。如果你在 Pandas 中大量依赖 .loc[]、.iloc[] 或 set_index()，需要调整思路。Polars 一切都通过 filter() 与列选择实现。

2. 表达式 API：不再是 df["col"]，而是 pl.col("col")。表达式可组合且可被优化。

3. 方法链优于赋值：Polars 鼓励用 method chaining 构建 pipeline，而不是一行行原地修改 DataFrame。

4. 文件 scan 默认惰性：scan_csv() 与 scan_parquet() 返回 lazy frames，需要 .collect() 才会执行。

5. 严格类型：Polars 对 dtype 更严格；不像 Pandas 的 object dtype 那样“混着也能放”。

从零开始

对完全新手而言，Polars 可能反而更好学：表达式 API 更一致（不会遇到 Pandas 各版本间 groupby/agg 模式变化带来的困惑）。没有 index 也减少了一类常见坑（对齐导致的意外行为、reset index、多级索引的复杂性）。

但 Pandas 的学习资源远多于 Polars：书籍、大学课程、Stack Overflow 答案与教程数量巨大。Polars 文档写得不错，但体量更小。

什么时候用 Pandas？

Pandas 适合这些场景：

• 数据能放进内存且少于 100 万行：Pandas 已足够快，生态支持也最完整。
• 需要深度 ML 生态集成：scikit-learn、statsmodels 以及许多 ML 库默认接受 Pandas DataFrames。
• 团队已经熟悉 Pandas：对小数据来说，培训成本可能超过性能收益。
• 经常处理 Excel：Pandas 的 read_excel() 与 to_excel() 久经考验。
• 需要冷门 I/O 格式：HDF5、Stata、SAS、SPSS、fixed-width text 等——Pandas 支持而 Polars 不一定支持。
• 小数据的交互式 notebook 探索：快速、临时的分析任务中，Pandas 的熟悉度与生态集成使其更务实。

什么时候用 Polars？

Polars 适合这些场景：

• 数据经常超过 100 万行：性能差距开始真正“有感”，且随规模增长而扩大。
• 在构建数据流水线：惰性求值与查询优化无需手动调参就能让 pipeline 更快、更省资源。
• 内存是约束：Polars 内存占用显著更低，同样硬件可处理更大数据。
• 需要并行但不想引入复杂性：Polars 自动并行；不需要 multiprocessing、不需要 dask、也不必改基础设施。
• 大量使用 Parquet：Polars 在 Parquet 上的 predicate/projection pushdown 是巨大的效率优势。
• 新项目且没有遗留 Pandas 代码：没有迁移成本，Polars API 更干净一致。
• 要把数据交给 Arrow 兼容的下游工具：DuckDB、Spark、DataFusion 等都能与 Polars zero-copy 交换数据。

两者能一起用吗？混合方案（Hybrid Approach）

很多团队会采用混合策略：用 Polars 做重度数据处理，再转成 Pandas 做可视化或 ML 训练。两者转换很轻量且速度快。

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"])

这种模式让你在数据整理阶段享受 Polars 的速度，在下游阶段继续使用 Pandas 的生态。当聚合后结果集较小时，转换开销几乎可以忽略。

使用 RunCell 做 AI 辅助数据分析

无论你选择 Polars 还是 Pandas，在 Jupyter notebooks 里做数据工作都可以用 AI 加速。RunCell (opens in a new tab) 是一个面向 Jupyter 的 AI agent，能帮助数据科学家编写、调试和优化数据分析代码。它同时理解 Pandas 与 Polars 的语法，并能针对你的任务推荐更高效的做法——包括指出哪些场景下 Polars pipeline 会明显优于 Pandas 等价写法。如果你经常在两者间切换，一个同时懂两套体系的 AI 编程助手能显著降低摩擦。

迁移指南：从 Pandas 到 Polars

如果你在考虑把现有 Pandas 代码迁移到 Polars，下面是常用操作的速查表：

两个库的未来（The Future of Both Libraries）

Pandas 不会消失。其 2.x 版本持续改进性能，可选 Arrow backend 也在某些操作上缩小与 Polars 的差距。基于 Pandas 构建的大量工具生态，将保证它在未来多年依然重要。

Polars 的势头正在快速上升。它背后有专门的公司（Polars Inc.）、定期发布、社区贡献增长，并且在生产级数据工程流水线中的采用率不断提升。GPU 加速、更完善的 SQL 支持、更深度的生态集成也在路线图上。

趋势很明确：Python 数据生态正在向 Apache Arrow 这一通用内存格式靠拢，而两者都在向该标准收敛。这意味着 Polars、Pandas、DuckDB 以及其他工具之间的互操作只会越来越好。

FAQ

结论（Conclusion）

2026 年在 Polars 与 Pandas 之间做选择，并不是因为其中一个在所有场景都更好，而是要把工具匹配到任务上。

Pandas 仍然是小到中等规模数据、依赖 scikit-learn 的 ML 工作流、快速探索分析，以及团队熟悉度比极致性能更重要的项目的最佳选择。它的生态无可替代，Pandas 2.x 也在持续进步。

当性能成为关键因素时，Polars 更合适：大数据集、数据流水线、内存受限环境，以及希望利用惰性求值与自动并行的新项目。它的速度优势不是“略快一点”——往往是数量级差距。

对许多团队而言，最有效的方式是两者结合使用：在需要速度的环节用 Polars 处理数据，在生态要求的环节转回 Pandas，并使用像 PyGWalker (opens in a new tab) 这样同时兼容两种 DataFrame 的工具进行可视化探索。Python 数据生态正在向 Apache Arrow 收敛，使这种互操作每年都更容易。

无论你怎么选，Python 开发者如今拥有一个真正高性能的 Pandas 替代方案——而且无需离开 Python 生态——这本身就是数据分析领域的重要进步。