再见Pandas ，新的数据处理神器来了！

最新推荐文章于 2025-09-19 02:12:06 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-19 02:12:06 发布 · 993 阅读

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在数据圈，Pandas 就像一把瑞士军刀：小文件、小脚本、小实验，随拿随用。但当数据量从“一袋薯片”膨胀到“一整车薯片”，这把小刀就开始卷刃：内存飙升、风扇狂转、进度条一动不动。今天我们聊的主角，是最近一年悄悄在 GitHub 上飙到 30k star 的新秀——Polars。它究竟能不能救你于水火？我用 1100 万行真实订单数据跑了几个小实验，把结果掰开揉碎讲给你听。

这时候，Polars进入了我的视野。

01. Polars是什么？

简单来说，Polars是一个专门为大数据处理而生的Python库。如果把Pandas比作一辆实用的家用车，那Polars就像一台高性能跑车——同样能到达目的地，但速度快得多。

Polars有几个让人眼前一亮的特点：

多线程并行处理：想象一下，原本需要一个人慢慢搬砖的工作，现在可以同时安排8个人一起干。Polars能够充分利用你电脑的多核CPU，让数据处理变成团队作战。

内存友好：Polars采用了更聪明的内存管理策略，就像收纳专家重新整理你的衣柜，同样的东西占用更少的空间。

懒惰执行：这听起来像缺点，实际上是个巧妙的设计。Polars会先把你的所有操作记录下来，然后统一规划最优的执行路径，避免不必要的计算。

实战对比：数字说话

让我们用一个具体的例子来看看两者的差异。假设我们要分析一份包含100万条电商订单的数据：

Pandas的处理方式

import pandas as pdimport time
# 读取数据start_time = time.time()df = pd.read_csv('orders.csv')
# 数据清理和分析result = (df.groupby(['category', 'region'])           .agg({'amount': 'sum', 'order_id': 'count'})           .sort_values('amount', ascending=False))
print(f"Pandas处理时间: {time.time() - start_time:.2f}秒")

再来看看Polars的处理方式

import polars as plimport time
# 读取数据start_time = time.time()df = pl.read_csv('orders.csv')
# 数据清理和分析result = (df.group_by(['category', 'region'])           .agg([pl.col('amount').sum().alias('total_amount'),                 pl.col('order_id').count().alias('order_count')])           .sort('total_amount', descending=True))
print(f"Polars处理时间: {time.time() - start_time:.2f}秒")

在我的测试中，同样的数据处理任务，Polars比Pandas快了3-5倍。更重要的是，内存占用减少了约40%。

02.语法对比

从语法上看，Polars确实需要一些适应时间。不过，一旦熟悉了，你可能会发现它的逻辑更加清晰：

筛选数据

# Pandas写法df[df['age'] > 25]
# Polars写法  df.filter(pl.col('age') > 25)

添加新列

# Pandas写法df['total_price'] = df['price'] * df['quantity']
# Polars写法df.with_columns((pl.col('price') * pl.col('quantity')).alias('total_price'))

数据透视

# Pandas写法df.pivot_table(values='sales', index='region', columns='month', aggfunc='sum')
# Polars写法df.pivot(values='sales', index='region', columns='month', aggregate_function='sum')