解读Pandas和Polars的区别及说明

pandas vs polars 对比表

特性	pandas	polars
开发语言	python（cython 实现核心部分）	rust（高性能系统编程语言）
性能	较慢，尤其在大数据集上（内存占用高，计算效率低）	极快，利用多线程和矢量化操作，适合处理大规模数据
内存管理	内存占用较高，容易出现内存瓶颈	内存优化更好，支持零拷贝（zero-copy）技术，减少内存消耗
多线程支持	单线程为主，部分操作支持多线程（如 groupby），但性能提升有限	原生支持多线程，充分利用多核 cpu
易用性	api 简单直观，生态丰富，文档完善，社区活跃	api 类似 pandas，学习曲线较低，但生态系统尚不成熟
功能丰富度	功能全面，支持复杂的数据操作、时间序列分析、统计建模等	功能相对较少，专注于高效数据处理，部分高级功能仍在开发中
扩展性	支持与 numpy、scipy、scikit-learn 等无缝集成	支持与 arrow、numpy 等集成，但与 scipy 等工具的兼容性较差
懒加载（lazy evaluation）	不支持懒加载，所有操作立即执行	支持懒加载，延迟计算直到需要结果时才执行，提高性能
适用数据规模	适用于中小规模数据（通常小于 1gb）	适用于中大规模数据（支持 gb 到 tb 级别）
安装与依赖	安装简单，pip install pandas 即可	安装稍复杂，需编译 rust 库，可能需要额外配置
社区与支持	社区庞大，问题解决资源丰富，插件生态成熟	社区较小，但仍快速增长，文档和教程逐渐完善

使用场景对比

pandas 的使用场景

中小规模数据处理：

• 数据量小于 1gb，适合快速原型开发。
• 例如：数据分析、数据清洗、简单的统计分析。

复杂数据操作：

• 需要丰富的数据操作功能（如时间序列分析、分组聚合、透视表等）。
• 例如：金融数据分析、市场营销数据处理。

与其他 python 工具链集成：

• 需要与 scikit-learn、tensorflow、pytorch 等机器学习库无缝协作。
• 例如：特征工程、模型训练前的数据准备。

教学与入门：

• pandas 是数据科学入门的首选工具，api 易学易用，文档详尽。

polars 的使用场景

大规模数据处理：

• 数据量超过 1gb，甚至达到 gb 到 tb 级别。
• 例如：日志分析、大规模传感器数据分析。

高性能需求：

• 需要快速处理数据，尤其是在多核 cpu 上运行的任务。
• 例如：实时数据流处理、批量数据转换。

懒加载与优化查询：

• 需要延迟计算以优化性能，避免不必要的中间计算。
• 例如：etl 流程中的复杂查询。

内存敏感场景：

• 内存资源有限，需要高效利用内存。
• 例如：嵌入式设备上的数据分析。

跨平台数据交换：

• 需要与 apache arrow 兼容的工具链交互。
• 例如：分布式计算框架（如 dask、ray）中的数据处理。

总结

选择 pandas：

• 如果你的数据规模较小（<1gb），并且需要丰富的功能和成熟的生态系统。
• 如果你需要与 python 生态中的其他工具（如 scikit-learn）无缝集成。
• 如果你是初学者，希望快速上手数据分析。

选择 polars：

• 如果你的数据规模较大（>1gb），并且对性能要求较高。
• 如果你需要处理实时或流式数据，或者需要高效的内存管理。
• 如果你熟悉 rust 或者愿意尝试新兴的高性能工具。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。