根据多篇技术评测与基准测试数据，在处理百万行及以上规模的数据时，Polars 相比 Pandas 通常具有显著的速度优势，差异范围大约在 4 倍至 50 倍之间。具体表现取决于操作类型，例如在读取大型 Parquet 文件时快 4.7 倍，过滤操作快 11 倍，分组聚合快 10 至 30 倍。在千万行数据测试中，Polars 甚至能达到 24 倍以上的提速。这主要得益于 Polars 基于 Rust 编写、支持多核并行计算以及采用惰性求值机制，而 Pandas 受限于单线程和内存拷贝开销。对于超过 500 万行的大数据处理场景，切换至 Polars 能大幅减少等待时间并降低内存溢出风险。

Polars vs pandas:谁才是 Python 数据分析的未来？

导读:8 分钟 → 13 秒，只换了一个 Python 库。大数据时代，pandas 真的要被取代了吗？ 📊 先看硬数据：差距真的很夸张 上周帮朋友优化一段数据清洗脚本，原版用 pandas 跑满 8 分钟，换成 Polars 后，同样逻辑 13 秒直接跑完。Polars 团队 2025 年 5 月 PDS‑H 基准测试 (10GB 数据): Polars 流式引擎:3.89 秒 pandas:365.71 秒 差距:94 倍 日常实测 (240M 行 Parquet,MacBookPro): 读取:8.7svs41.2s(快 4.7 倍) 过滤:0.34svs3.8s(快 11 倍) 分组聚合:1.8svs18.4s(快 10 倍) 排序:1.3svs14.1s(快 10.8 倍) 🚀 差距从哪来？3 个核心底层差异 1️⃣ 语言底层:Python🆚 Rust pandas:受 GIL 锁限制，同一时间只能用 1 核 Polars:Rust 编写 + 全多核并行，CPU 轻松跑满 800%+ 2️⃣ 内存结构：行存储 🆚 列存储 pandas:行存储 → 读一列必须加载整行 Polars:Apache Arrow 列式存储→ 只加载需要的数据，内存更省、更快 3️⃣ 执行模式：立即执行 🆚 惰性求值 pandas:一行代码立即计算，无优化 Polars:先构建计划 → 自动优化 → 最后执行，大幅减少 IO 与计算

Polars 2026 爆火:TB 级数据卡半天？这个工具凭什么碾压 Pandas

在百万行数据筛选与聚合测试中，Pandas 耗时约 2.9 秒，Polars 仅需 0.09 秒。基础操作脚本：pip install polars import polars as pl import pandas as pd import time data = {"user_id": range(1000000), "age": (pl.randint(18, 60) for _ in range(1000000)), "amount": (pl.randf(10, 1000) for _ in range(1000000))} pl_df = pl.DataFrame(data) pd_df = pd.DataFrame(data) start_pd = time.time() pd_result = pd_df[pd_df["age"] > 30].groupby("age")["amount"].mean() end_pd = time.time() print(f"Pandas 耗时:{end_pd - start_pd:.2f} 秒") start_pl = time.time() pl_result = pl_df.filter(pl.col("age") > 30).groupby("age").agg(pl.col("amount").mean()) end_pl = time.time() print(f"Polars 耗时:{end_pl - start_pl:.2f} 秒") 并行计算优化:TB 级数据秒级响应 新版本优化了多线程引擎，自动识别 CPU 核心数并并行执行任务。通过“惰性求值”机制，仅在调用 collect() 时执行计算，中间过程不加载全部数据至内存，有效防止 TB 级数据溢出。

Pandas Polars 与 Pandas 选哪个_Polars 多线程极速数据处理库对比评测

Polars 并非在所有场景都比 Pandas 快几十倍，仅在单次操作超 500 万行、CPU 长期 100%、内存不足或读大文件 (>1GB CSV/Parquet)、分组聚合、链式过滤等场景下凭借多线程 + 惰性求值显著提速 4–30 倍。Polars 真的比 Pandas 快几十倍？先看你的场景 不是所有情况都值得切。如果你处理的是 read_csv 后不到 10 万行、内存绰绰有余、且只做简单清洗和绘图的数据，Pandas 完全够用，换 Polars 反而增加认知负担。真正该切的场景很明确：单次操作 > 500 万行、CPU 利用率长期卡在 100%(单核)、collect() 前反复调试时发现中间结果已爆内存——这时 Polars 的多线程 + 惰性求值才真正起效。读 CSV/Parquet 超 1GB:Polars 默认并行，Pandas 单线程，实测快 4–15 倍 (取决于磁盘 IO 和 CPU 核数) 分组聚合 (group_by().agg()):Polars 自动向量化 + SIMD,Pandas 依赖 Python 循环或 Cython 封装，差距拉大到 20–30 倍 链式过滤 + 列选择 (如.filter().select([])):Polars 惰性模式下会合并为一次扫描;Pandas 每步都生成新 DataFrame，内存翻倍

千万行数据 24 倍提速：抽象层的代价有多大

现代数据工程有个隐形开销：抽象层税 (Abstraction Tax)。我们习惯用 Pandas、Spark 这些工具快速搭管道，却很少追问——它们为"通用性"付出了什么代价。作者 Naresh 在标准机器上跑了对比测试：同一批 1000 万行数据，Pandas 基线 7.75 秒，自定义 C 引擎 0.31 秒。24.5 倍差距，硬件完全相同。这不是炫技。作者算了一笔账：一个每天跑 500 次的管道，优化后每年能省下 226.21 美元云计算费用。当企业有数十个、数百个这样的管道时，数字会累积成真实的预算缺口。慢的根源不在基础设施，在代码与硬件之间的层层缓冲。为什么标准方案注定慢？Pandas 这类库的设计哲学是"安全第一，灵活优先"。它们必须处理所有边缘情况，管理全局解释器锁 (GIL),还要在数据可用前执行多次内存拷贝。每一步都是合理的设计选择，叠加起来就成了性能黑洞。具体代价有三项：• 时间税：每次运行都有数秒空闲等待 • 内存税：冗余对象拷贝导致 RAM 峰值飙升 • 扩展税：低效代码倒逼企业购买更多 AWS/Azure 算力

FAQ

Polars 是否在所有情况下都比 Pandas 快？

并非如此，如果你处理的是 read_csv 后不到 10 万行、内存绰绰有余、且只做简单清洗和绘图的数据，Pandas 完全够用，换 Polars 反而增加认知负担。

为什么 Polars 处理大数据更快？

Polars 用 Rust 编写 + 全多核并行，CPU 轻松跑满 800%+，且采用 Apache Arrow 列式存储，只加载需要的数据，内存更省、更快。