16 апреля 2026 г.

Polars vs Pandas: подробное сравнение для аналитика

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 означает, 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 Kaggle-соревнованиях, в продуктовой аналитике, в data engineering — всё чаще встречается. Для аналитика это значит: знать Polars становится полезным скиллом, 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

Polars имеет свой API, он отличается от pandas. Philosophie — method chaining через expression-based подход.

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())
)

Polars-код более декларативный. Вы не модифицируете DataFrame, а строите цепочку преобразований. Это ближе к SQL-мышлению и позволяет оптимизатору переупорядочивать операции.

Lazy evaluation

Одна из главных фич Polars — lazy mode. В lazy 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 query optimization: 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 будет OOM или 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.

Strict типизация важна. 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, Jupyter widgets — всё ожидает pandas DataFrame. Polars придётся конвертировать.

Маленькие данные. До 100k строк разница в скорости не существенна.

Legacy проекты. 1000 скриптов на pandas — переписать всё невозможно.

Нужны специфические фичи pandas. MultiIndex, ExcelWriter с формулами, некоторые window functions. 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.

Практический миграционный пример

Типичный пандас-скрипт:

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 более verbose, но гибче. Можно выражения 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 conditional aggregation — 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. Semantics одинаковая.

Window functions

Polars имеет мощную поддержку оконных функций через over:

# Running total по пользователю
df.with_columns(
    running_total=pl.col('amount').cum_sum().over('user_id')
)

# Rank
df.with_columns(
    rank=pl.col('amount').rank(descending=True).over('category')
)

Похоже на SQL оконки. 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 кейсы.

Интерфейс 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 backend. 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 modern data stack, работает с parquet/csv/arrow/hive.

На собеседованиях от middle-аналитика 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 с только pandas, Polars выделяет.

В любом случае, это не замена pandas, а дополнение. Оба инструмента имеют свою нишу.

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. Некоторые top-solution уже используют Polars.

Совместимость со scikit-learn?

Только через конвертацию в pandas или NumPy. Scikit-learn не поддерживает Polars напрямую.

Тренироваться в Telegram

Polars vs Pandas: подробное сравнение для аналитика

Что такое Polars

Главные отличия

Скорость

Синтаксис

Lazy evaluation

Когда Polars однозначно лучше

Когда лучше оставаться на pandas

Практический миграционный пример

GroupBy

Join

Window functions

Производительность: бенчмарк

Интерфейс с pandas

Экосистема

Стоит ли учить

Читайте также

FAQ

Polars заменит pandas?

Изучать pandas или сразу Polars?

Polars есть в Kaggle?

Совместимость со scikit-learn?