在大数据处理领域，性能和效率始终是核心问题。polars作为新一代数据处理框架，通过利用Rust语言的底层实现和现代化的并行计算架构，在处理大规模数据集时展现出显著的性能优势。根据性能测试文章的数据显示，在CSV文件读取操作中，polars的处理速度可达pandas的20倍。这种性能提升主要得益于其优化的内存管理机制和并行计算能力。

本文将系统地介绍如何从pandas迁移到polars，重点关注两个框架之间的语法对应关系和最佳实践。

📊 适用场景：

处理大规模数据集的效率瓶颈

需要提升数据处理性能的工程团队

想要学习现代数据处理框架的工程师

正在考虑技术栈升级的技术负责人

⚡️ 核心特性：

20倍的性能提升潜力

更低的内存占用

完善的并行计算支持

类 SQL 的声明式语法

智能的查询优化器

首先需要通过pip包管理器安装必要的库：

# Pandas安装 pip install pandas  # Polars安装 pip install polars

在Python环境中导入这些库：

# Pandas导入语句 import pandas as pd  # Polars导入语句 import polars as pl

推荐使用这些标准的别名（pd和pl），因为它们在数据科学社区中被广泛采用，有助于代码的可读性和维护性。

DataFrame是数据处理中的核心数据结构，代表二维表格数据：

# Pandas中创建DataFrame df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})  # Polars中创建DataFrame df = pl.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

这里的DataFrame创建展示了两个框架的基本语法相似性。两者都支持通过字典构造数据，其中键作为列名，值作为列数据。

数据导入是数据分析的第一步，两个框架都提供了高效的数据读取接口：

# Pandas读取CSV df = pd.read_csv('data.csv')  # Polars读取CSV df = pl.read_csv('data.csv')

Polars的CSV读取实现了多线程并行处理，对于大型文件的读取性能显著优于Pandas。此外Polars还会自动推断最优的数据类型，减少内存使用。

数据探索是理解数据集特征的关键步骤：

# Pandas数据探索方法 df.head()  # 查看前几行数据 df.info()  # 显示数据基本信息 df.describe()  # 生成描述性统计  # Polars数据探索方法 df.head()  # 查看前几行数据 df.schema  # 显示数据结构信息 df.describe()  # 生成描述性统计

Polars的schema属性提供了更高效的数据类型查看机制，直接显示每列的数据类型，而不需要像Pandas的info()那样进行完整的内存统计。

列选择是数据处理中的基础操作，两个框架采用了不同的语法范式：

# Pandas列选择 df['a']  # 选择单列 df[['a', 'b']]  # 选择多列  # Polars列选择 df.select('a')  # 选择单列 df.select(['a', 'b'])  # 选择多列

Polars的select方法提供了更一致的API接口，可以与其他操作方法轻松链式调用。这种设计有助于构建更清晰的数据处理流程。

数据过滤是数据分析中的核心操作，用于根据特定条件选择数据子集：

# Pandas过滤操作 df[df['a'] > 2]  # Polars过滤操作 df.filter(pl.col('a') > 2)

Polars的过滤语法更加明确，使用pl.col()显式引用列，这种方式不仅提高了代码的可读性，还允许在复杂条件下更灵活的列操作。此外Polars的过滤操作在后台使用了向量化计算，提供更高的执行效率。

最基本的列操作是添加新的计算列：

# Pandas添加列 df['c'] = df['a'] + df['b']  # Polars添加列 df = df.with_columns((pl.col('a') + pl.col('b')).alias('c'))

Polars的with_columns方法提供了一个声明式API，使操作更加清晰且可组合。

复杂的条件转换在数据处理中很常见：

# Pandas条件转换df['b'] = df['a'].apply(lambda x: 1 if x == 'high' else 0 if x == 'equal' else -1)# Polars条件转换df = df.with_columns(    pl.when(pl.col('a') == 'high')      .then(1)      .when(pl.col('a') == 'equal')      .then(0)      .otherwise(-1)      .alias('b'))

Polars的条件语法更接近SQL风格，提供了更清晰的逻辑流程，并且实现了更好的性能优化。

在实际应用中，经常需要基于某些列的条件来选择其他列的值：

# Pandas列间条件选择df['d'] = df[['a','b','c']].apply(lambda x: x['a'] if x['c'] > 0.5 else x['b'])# Polars列间条件选择df = df.with_columns(    pl.when(pl.col('c') > 0.5)      .then('a')    # 选择列a      .otherwise('b')  # 选择列b      .alias('d'))

列重命名是数据预处理中的常见需求：

# Pandas重命名df.rename(columns={'a': 'alpha'})# Polars重命名df.rename({'a': 'alpha'})

两个框架的重命名语法相似，但Polars的实现在处理大数据集时更加高效。

分组操作允许我们对数据进行细粒度的分析：

# Pandas分组求和df.groupby('a')['b'].sum()# Polars分组求和df.group_by('a').agg(pl.col('b').sum())

在实际应用中，常需要同时计算多个统计指标：

# Pandas多指标聚合df.groupby('a').agg({'b': ['sum', 'mean'], 'c': 'max'})# Polars多指标聚合df.group_by('a').agg([    pl.col('b').sum().alias('b_sum'),    pl.col('b').mean().alias('b_mean'),    pl.col('c').max().alias('c_max')])

Polars的分组聚合语法更加显式，虽然代码量稍多，但提供了更好的类型安全性和性能优化空间。每个聚合操作都可以被单独优化，并且支持并行计算。

在数据分析中，计算组内排名是一个常见需求：

# Pandas分组排名df['rank'] = df.groupby('a')['b'].rank(method='dense')# Polars分组排名df = df.with_columns(    pl.col('b').rank('dense').over('a').alias('rank'))

Polars的语法采用了SQL风格的over子句，这种设计更接近标准的数据处理范式，并且在处理大规模数据集时更有效率。

对分组数据进行转换是数据处理中的高级操作：

# Pandas分组转换df['sum_squared'] = df.groupby('a')['b'].transform(lambda x: x.sum() * 2)# Polars分组转换df = df.with_columns(    (pl.col('b').sum().over('a') * 2).alias('sum_squared'))

Polars的实现避免了使用lambda函数，提供了更直接的列操作方式，这不仅提高了代码的可读性，还实现了更好的性能优化。

滑动窗口计算在时间序列分析中极为重要：

# Pandas滑动平均df['rolling_avg'] = df['b'].rolling(window=3).mean()# Polars滑动平均df = df.with_columns(    pl.col('b').rolling_mean(window_size=3).alias('rolling_avg'))

Polars的窗口操作实现了更高效的内存管理，特别适合处理大规模时间序列数据。

累计统计在数据分析中用于追踪数据的演变趋势：

# Pandas累计统计df['cum_sum'] = df['b'].cumsum()df['cum_prod'] = df['b'].cumprod()df['cum_mean'] = df['b'].expanding().mean()# Polars累计统计df.with_columns([    pl.col('b').cum_sum().alias('cum_sum'),    pl.col('b').cum_prod().alias('cum_prod'),    pl.col('b').cumulative_eval(pl.element().mean()).alias('cum_mean')])

Polars提供了更统一的累计计算接口，并且支持更复杂的自定义累计操作。

条件聚合允许我们基于特定条件计算统计量：

# Pandas条件聚合df['sum_if'] = df[df['a'] > 2]['b'].sum()# Polars条件聚合sum_if = df.filter(pl.col('a') > 2).select(pl.col('b').sum()).item()

Polars的实现更加直观，并且通过优化的查询计划提供更好的性能。

数据排序是数据分析中的基础操作：

# Pandas排序df.sort_values(by='a')# Polars排序df.sort('a')

Polars提供了更简洁的排序语法，同时在底层实现了更高效的排序算法。

处理缺失数据是数据清洗的重要环节：

# Pandas空值处理df.fillna(0)  # 填充空值df.dropna()   # 删除包含空值的行# Polars空值处理df.fill_null(0)  # 填充空值df.drop_nulls()  # 删除包含空值的行

Polars对空值的处理采用了更现代的命名方式，并且在实现上考虑了内存效率和计算性能。

数据集的连接操作是数据整合的核心技术：

# Pandas数据连接df_merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')# Polars数据连接df_merged = df1.join(df2, on='key', how='inner')

Polars的连接操作采用了更接近SQL的语法，并且在实现上使用了哈希连接和排序合并连接等优化技术，显著提升了大数据集的连接性能。支持的连接类型包括：

inner：内连接，仅保留匹配的记录

left：左连接，保留左表所有记录

outer：外连接，保留所有记录

cross：交叉连接，生成笛卡尔积

数据集合并用于处理来自不同源的数据：

# Pandas数据合并df_concat_vert = pd.concat([df1, df2], axis=0)  # 垂直合并df_concat_horiz = pd.concat([df1, df2], axis=1)  # 水平合并# Polars数据合并df_concat_vert = pl.concat([df1, df2])  # 垂直合并df_concat_horiz = pl.concat([df1, df2], how='horizontal')  # 水平合并

Polars的合并操作在处理大规模数据集时表现出更好的内存效率，并且提供了更直观的参数设置。垂直合并特别适用于处理分片数据或时间序列数据的合并。

数据透视表是数据分析中的重要工具，用于多维度数据汇总：

# Pandas数据透视表df.pivot_table(index='a', columns='b', values='c', aggfunc='sum')# Polars数据透视表df.pivot(values='c', index='a', columns='b', aggregate_fn='sum')

更复杂的场景下，可能需要同时计算多个聚合指标：

# Pandas多重聚合透视表df.pivot_table(index='a', columns='b', values='c', aggfunc=['sum', 'mean'])# Polars多重聚合透视表df.group_by(['a', 'b']).agg([    pl.col('c').sum().alias('c_sum'),    pl.col('c').mean().alias('c_mean')]).pivot(values=['c_sum', 'c_mean'], index='a', columns='b')

Polars的实现虽然写法较长，但提供了更灵活的聚合函数定义能力，并且在处理大规模数据集时性能更优。

处理嵌套数据结构是数据预处理中的常见需求：

# Pandas列表展开df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [[1, 2], [3, 4]]})df = df.explode('b')# Polars列表展开df = pl.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [[1, 2], [3, 4]]})df = df.explode('b')

两个框架在这方面的语法非常相似，但Polars的实现在内存使用上更加高效，特别是在处理大型嵌套数据结构时。

数据处理完成后的导出操作：

# Pandas导出CSVdf.to_csv('output.csv', index=False)# Polars导出CSVdf.write_csv('output.csv')

Polars提供了多线程写入能力，可以显著提升大数据集的导出速度。

Polars的一个重要特性是支持惰性求值：

使用lazy()方法将DataFrame转换为LazyFrame

可以构建复杂的查询计划而不立即执行

通过collect()触发实际计算

能够自动优化查询计划，提升性能

示例：

# 惰性操作链result = (df.lazy()          .filter(pl.col('value') > 0)          .group_by('category')          .agg(pl.col('value').sum())          .collect())

Polars作为现代化的数据处理框架，通过先进的工程实践和算法优化，为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时，理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。

https://avoid.overfit.cn/post/c9ffc87af55f4cd494d7954c11ce384c