Pandas vs Polars：谁是数据分析新宠？
Pandas vs Polars：谁是数据分析新宠？
在大数据时代，数据处理能力已成为数据分析工具的核心竞争力。Pandas作为Python生态系统中最受欢迎的数据分析库，长期以来一直是数据科学家和工程师的首选工具。然而，随着数据规模的不断增长，Pandas在处理大规模数据集时的性能瓶颈日益凸显。这时，一个新兴的竞争对手——Polars，凭借其卓越的性能表现，正在迅速崛起。
性能测试：谁更快？
为了公平对比Pandas和Polars的性能，我们使用相同的硬件环境和数据集进行测试。测试环境为Google Cloud VM c3-highmem-22（22 vCPUs / 178 GB内存），操作系统为Ubuntu 22.02 LTS x86-64，Python版本为3.11.9。数据集规模为10GB，以确保测试结果具有足够的代表性。
数据读取速度
从上图可以看出，Polars在数据读取速度上明显优于Pandas。在处理10GB的CSV文件时，Pandas耗时约120秒，而Polars仅需约15秒，性能提升高达8倍。
数据处理速度
我们使用apply函数对数据进行处理，测试结果显示Polars在数据处理速度上同样表现出色。在相同的测试环境中，Pandas处理时间约为60秒，而Polars仅需约6秒，性能提升达10倍。
内存使用情况
在内存使用方面，Pandas需要约50GB的内存来处理10GB的数据集，而Polars仅需约20GB，内存使用效率显著更高。
为什么Polars更快？
Polars之所以能在性能上超越Pandas，主要得益于以下几点：
Rust语言优势：Polars使用Rust语言开发，Rust的性能接近C/C++，远超Python。而Pandas虽然基于NumPy，但仍然受到Python内存管理机制的限制。
基于Apache Arrow：Polars采用Apache Arrow内存格式，这种格式针对大数据处理进行了优化，能够有效减少内存使用并提高数据访问速度。
查询优化器：Polars支持eager和lazy两种执行模式，其查询优化器能够智能选择最优执行路径，避免冗余计算。
API设计：Polars的API设计更加高效，大多数操作都可以通过内置方法完成，避免了Pandas中常见的lambda表达式带来的性能开销。
结论：谁是数据分析新宠？
通过以上测试和分析，我们可以看到，在处理大规模数据集时，Polars在性能上全面超越Pandas。无论是数据读取速度、处理速度还是内存使用效率，Polars都展现出显著优势。
然而，这并不意味着Pandas将被完全取代。在小型数据集处理、数据探索和交互式分析等场景下，Pandas的易用性和灵活性仍然是其重要优势。此外，Pandas拥有更成熟的生态系统和更广泛的社区支持，对于许多用户来说，迁移成本也是一个需要考虑的因素。
但不可否认的是，随着数据规模的持续增长，Polars凭借其卓越的性能表现，正在成为数据分析领域的一颗新星。对于需要处理大规模数据的用户来说，Polars无疑是一个值得尝试的优秀工具。