Polars vs Pandas: подробное сравнение для аналитика
x = 10; def inc(): return x + 1. Что вернёт вызов inc()?Что такое Polars
Polars — относительно новая библиотека для работы с табличными данными в Python. Она решает те же задачи, что и pandas: фильтрация, группировка, объединение, агрегация. Но под капотом устроена по-другому: написана на Rust, использует Apache Arrow для хранения данных, поддерживает ленивые вычисления (lazy evaluation).
На практике это значит, что на большинстве аналитических задач Polars работает в 5-30 раз быстрее pandas. На очень больших датасетах разница может быть ещё больше, потому что Polars эффективно использует все ядра процессора.
Библиотека появилась в 2020 году и быстро набирает популярность. На соревнованиях Kaggle, в продуктовой аналитике, в data engineering — всё чаще встречается. Для аналитика это значит: знать Polars становится полезным навыком, даже если основной инструмент — pandas.
Главные отличия
Скорость
Самое очевидное. Polars быстрее pandas на большинстве операций. Разница особенно заметна на:
GroupBy с агрегацией на больших данных — в 5-20 раз.
JOIN больших таблиц — в 3-10 раз.
Чтение parquet-файлов — в 2-5 раз.
Фильтрация — в 2-5 раз.
Для маленьких данных (до 100k строк) разница незаметна. Накладные расходы на старт Polars могут быть больше самого вычисления.
Синтаксис
У Polars свой API, он отличается от pandas. Философия — цепочки методов через подход на основе выражений.
Pandas:
df['total'] = df['price'] * df['quantity']
df = df[df['status'] == 'paid']
grouped = df.groupby('category')['total'].sum().reset_index()Polars:
import polars as pl
grouped = (
df
.filter(pl.col('status') == 'paid')
.with_columns(total=pl.col('price') * pl.col('quantity'))
.group_by('category')
.agg(pl.col('total').sum())
)Код на Polars более декларативный. Вы не изменяете DataFrame, а строите цепочку преобразований. Это ближе к SQL-мышлению и позволяет оптимизатору переупорядочивать операции.
Ленивые вычисления (lazy evaluation)
Одна из главных фишек Polars — lazy-режим. В ленивом режиме операции не выполняются сразу, а записываются в план. Финальный collect() выполняет всё оптимально.
result = (
pl.scan_parquet('big_data.parquet') # не читает файл
.filter(pl.col('date') >= '2026-01-01')
.group_by('category')
.agg(pl.col('amount').sum())
.collect() # теперь всё выполняется
)Polars смотрит на всю цепочку и делает оптимизацию запроса: predicate pushdown (фильтры ближе к источнику), projection pushdown (читать только нужные колонки) и так далее.
В pandas такого нет — операции выполняются линейно в порядке написания.
Когда Polars однозначно лучше
Несколько сценариев, где Polars побеждает:
Данные 1-100 GB на локальной машине. Pandas упадёт по памяти или будет тормозить часами. Polars справится за минуты.
Много GROUP BY и JOIN. Именно эти операции Polars оптимизирует лучше всего.
Чтение parquet-файлов. В разы быстрее и эффективнее по памяти.
Нужны параллельные вычисления. Polars автоматически использует все ядра без дополнительной настройки.
Важна строгая типизация. Polars строже с типами, меньше неожиданных сюрпризов.
Когда лучше оставаться на pandas
Обратные случаи:
Команда уже знает pandas. Переобучать 10 человек дорого, когда pandas работает.
Интеграция с другими библиотеками. scikit-learn, matplotlib, виджеты Jupyter — всё ожидает pandas DataFrame. Polars придётся конвертировать.
Маленькие данные. До 100k строк разница в скорости несущественна.
Старые проекты. 1000 скриптов на pandas — переписать всё невозможно.
Нужны специфичные возможности pandas. MultiIndex, ExcelWriter с формулами, некоторые оконные функции. В Polars этого может не быть или реализовано иначе.
Хорошая стратегия — знать оба инструмента и выбирать по ситуации. В тренажёре Карьерник есть задачи на современный Python-стек для аналитики, включая сравнение инструментов.
Пример миграции
Типичный скрипт на pandas:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('orders.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
monthly = (
df[df['status'] == 'paid']
.assign(month=lambda x: x['date'].dt.to_period('M'))
.groupby(['month', 'category'])
.agg(revenue=('amount', 'sum'), orders=('order_id', 'count'))
.reset_index()
)То же на Polars:
import polars as pl
df = pl.read_csv('orders.csv', try_parse_dates=True)
monthly = (
df
.filter(pl.col('status') == 'paid')
.with_columns(month=pl.col('date').dt.truncate('1mo'))
.group_by(['month', 'category'])
.agg([
pl.col('amount').sum().alias('revenue'),
pl.col('order_id').count().alias('orders')
])
.sort(['month', 'category'])
)Базовая логика та же, но синтаксис декларативный.
GroupBy
Pandas:
df.groupby('user_id').agg(
total=('amount', 'sum'),
avg=('amount', 'mean'),
count=('amount', 'count')
)Polars:
df.group_by('user_id').agg([
pl.col('amount').sum().alias('total'),
pl.col('amount').mean().alias('avg'),
pl.col('amount').count().alias('count')
])Polars многословнее, но гибче. Выражения можно комбинировать:
df.group_by('user_id').agg([
pl.col('amount').filter(pl.col('status') == 'paid').sum().alias('paid_total'),
pl.col('amount').filter(pl.col('status') == 'refunded').sum().alias('refund_total')
])Это условная агрегация — в pandas делается через .apply с лямбдой, в Polars встроено.
Join
Pandas:
result = df_orders.merge(df_users, on='user_id', how='left')Polars:
result = df_orders.join(df_users, on='user_id', how='left')Разница только в названии метода. Семантика одинаковая.
Оконные функции
У Polars мощная поддержка оконных функций через over:
# Накопительный итог по пользователю
df.with_columns(
running_total=pl.col('amount').cum_sum().over('user_id')
)
# Ранг
df.with_columns(
rank=pl.col('amount').rank(descending=True).over('category')
)Похоже на оконки в SQL. В pandas то же делается через groupby + transform + cumsum — более громоздко.
Производительность: бенчмарк
Простое сравнение на 10M строк, groupby + sum:
- pandas: 8.5 секунд, 2 GB RAM.
- Polars (eager): 0.9 секунд, 1.2 GB RAM.
- Polars (lazy): 0.7 секунд, 0.8 GB RAM.
На реальных задачах разница может быть больше — до 20-30 раз в пользу Polars.
Для понимания: эти бенчмарки публикуются на сайте Polars и в независимых сравнениях. Всегда тестируйте на своих данных — результаты зависят от сценария.
Совместимость с pandas
Polars умеет конвертироваться в pandas и обратно:
# Polars → pandas
pandas_df = polars_df.to_pandas()
# pandas → Polars
polars_df = pl.from_pandas(pandas_df)Конвертация почти бесплатна, если использовать Arrow-бэкенд. Это удобно для частичной миграции: тяжёлые GROUP BY делаете в Polars, визуализацию в matplotlib — через pandas.
Экосистема
Pandas — стандарт индустрии. Все учебники, вопросы на StackOverflow, документация фреймворков упоминают pandas. Знать его обязательно.
Polars — догоняющая сила. Экосистема меньше, но растёт. Поддерживается в Jupyter, интегрируется с современным data-стеком, работает с parquet/csv/arrow/hive.
На собеседованиях от аналитика middle-уровня обычно ждут pandas. Упоминание Polars — бонус, показывает, что вы следите за трендами.
Стоит ли учить
Мой совет: да, в свободное время.
Освоение Polars не займёт больше недели для человека, знающего pandas. Синтаксис отличается, но концепции те же. Полезен в двух случаях.
Первый — в вашем проекте реально тяжёлые данные, и pandas тормозит. Миграция даст ощутимый выигрыш.
Второй — в резюме хочется показать знание современного стека. На фоне 99% кандидатов, знающих только pandas, Polars выделяет.
В любом случае это не замена pandas, а дополнение. У обоих инструментов своя ниша.
Читайте также
- Pandas шпаргалка
- Как работать с большим датасетом в pandas
- Pandas vs NumPy
- Python шпаргалка для аналитика
FAQ
Polars заменит pandas?
Не в ближайшие 5 лет точно. Pandas — стандарт с огромной инерцией. Polars растёт, но для всей индустрии миграция — долгий процесс.
Изучать pandas или сразу Polars?
Pandas сначала. Он нужен для работы везде. Polars — бонусом, когда уже знаете pandas.
Polars есть в Kaggle?
Да, установлен в ноутбуках Kaggle. В некоторых топовых решениях уже используют Polars.
Совместимость со scikit-learn?
Только через конвертацию в pandas или NumPy. Scikit-learn не поддерживает Polars напрямую.