https://www.pythondataanalysis.com/tags/pypi/Recent content in Pypi on Python数据分析Hugozh-CN[jqx](https://jqx.me)Mon, 14 Jul 2025 16:04:40 +0800https://www.pythondataanalysis.com/posts/polars-vs-pandas/Tue, 15 Apr 2025 12:20:29 +0800https://www.pythondataanalysis.com/posts/polars-vs-pandas/<p>如果您有关注过去一年中 Python DataFrame 的进展，那么您一定听说过 Polars，专为处理大型数据集而设计的强大 DataFrame 库。</p> <p><img src="https://blog.jetbrains.com/wp-content/uploads/2023/08/Preview-page-1280x720-2x-1.jpg" alt="Preview-page" /></p> <p>与 Spark、Dask 和 Ray 等处理大型数据集的其他库有所不同，Polars 在单台机器上使用，也因此引起许多与 pandas 的比较。 事实上，Polars 在许多重要方面都与 pandas 存在差异，包括数据处理方式以及最佳应用。 下文将探讨这两种 DataFrame 库的技术细节区别，并分析其各自优点和局限。</p> <p>如果您想听 Polars 的缔造者 Ritchie Vink 亲口讲述，您可以在此处找到我们对他的采访！</p> <h2 id="为什么使用-polars-而不是-pandas">为什么使用 Polars 而不是 pandas？<a class="anchor" href="#%e4%b8%ba%e4%bb%80%e4%b9%88%e4%bd%bf%e7%94%a8-polars-%e8%80%8c%e4%b8%8d%e6%98%af-pandas">#</a></h2> <p>两个字：性能。 Polars 从一开始就速度极快，执行常见运算的速度是 pandas 的 5 到 10 倍。 另外，Polars 运算的内存需求明显小于 pandas：pandas 需要数据集大小的 5 到 10 倍左右的 RAM 来执行运算，而 Polars 需要 2 到 4 倍。</p> <p>您可以在这里了解 Polars 与其他 DataFrame 库的性能对比。 对于常见运算，Polars 的速度是 pandas 的 10 到 100 倍，也是最快的 DataFrame 库之一。 此外，在内存不足错误之前，它可以处理比 pandas 更大的数据集。</p>