Polars 凭什么叫板 Pandas？

——什么时候该换 Polars？这篇文章给你答案

上次有朋友问：

“Pandas 我用得好好的，干嘛要换 Polars？”

这个问题好。

今天就好好聊聊：Polars 到底强在哪？什么时候该换？

先说结论

Polars 不是要取代 Pandas，而是解决 Pandas 解决不了的问题。

什么问题？

• • 大数据量：Pandas 跑不动，Polars 轻松处理
• • 性能要求：Pandas 太慢，Polars 快 5-10 倍
• • 内存爆炸：Pandas 内存占用太高，Polars 节省 50%+
• • 延迟敏感：Pandas 不适合实时计算，Polars 可以

如果你只是处理几万行数据，Pandas 够用。

如果你要处理上千万行、要做因子计算、要做实时分析——Polars 是必选。

Polars 凭什么叫板 Pandas？

一、性能：快 5-10 倍是常态

直接上数据：

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数据量：1000 万行 × 20 列
 
Pandas：87 秒
Polars：13 秒
提升：6.7 倍

这不是特例。

在量化场景（数据处理、因子计算、滚动窗口），Polars 普遍比 Pandas 快 5-10 倍。

价值一：并行执行

重点：Polars 自动多核并行。

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# Pandas：单线程
df.groupby("symbol").agg({"volume": "sum"})

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# Polars：自动并行
df.group_by("symbol").agg(pl.col("volume").sum())

Pandas 是单线程，Polars 自动把任务拆成多份，多核并行执行。

CPU 占用不是 100%，而是 800%（8 核满载）。

价值二：向量化操作

重点：Polars 底层用 SIMD 向量化。

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# Pandas：逐行迭代（慢）
for i in range(len(df)):
    df.loc[i, "ma"] = df.loc[i-5:i, "close"].mean()

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# Polars：向量化（快）
df.with_columns([
    col("close").rolling_mean(5).alias("ma")
])

Pandas 很多操作是逐行执行的循环，Polars 是向量级操作，底层用 SIMD 指令集加速。

价值三：懒加载（LazyFrame）

这是 Polars 最强大的特性，也是最大的价值点。

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# Pandas：立即执行
df = pd.read_csv("data.csv")
result = df[df["price"] > 100]["volume"].sum()

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# Polars：先规划，后执行
result = (
    pl.scan_csv("data.csv")  # 懒加载，不读取
    .filter(pl.col("price") > 100)
    .select(pl.col("volume").sum())
    .collect()  # 一次性执行
)

区别：

• • Pandas：读一行 → 处理 → 下一行 → 处理 → 循环往复
• • Polars：先规划好所有操作 → 内置查询优化器优化执行路径 → 一次性流水线执行

这就是为什么 Polars 能快这么多。

二、内存：节省 50%+

Pandas 的内存占用有多恐怖？

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1000 万行 × 50 列的 DataFrame
- Pandas：约 8 GB
- Polars：约 3-4 GB
节省：50%+

价值一：列式存储

重点：Polars 用列式存储，每列数据连续存放。

Pandas 是行式存储——每行数据在一起。

Polars 是列式存储——每列数据在一起。

列式存储对分析查询更友好——我要一列数据，直接取就行，不用跳过其他列。

价值二：零拷贝

重点：Polars 底层用 Arrow 格式，读取数据时零拷贝。

Pandas 读取 CSV，要先解析、然后复制到自己的数据结构里。

Polars 读取，可以直接映射到 Arrow 内存格式，不需要复制。

这就是为什么 Polars 内存占用这么低。

三、API：更好用、更一致

Pandas 的 API 有多乱？

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# 选择列
df["col"]
df.col
df.iloc[:, 0]
 
# 过滤
df[df["a"] > 5]
df.query("a > 5")
df.filter(...)
 
# 聚合
df.groupby("a").agg(...)
df.groupby("a").apply(...)
df.rolling(...)

同样的功能，有 N 种写法。有时候你自己都分不清该用哪个。

难点：Polars 的 API 更一致，但需要重新适应。

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# Python 版 Polars
df.select(
    pl.col("a"),
    pl.col("b"),
).filter(
    pl.col("a") > 5
).group_by(
    "symbol"
).agg(
    pl.col("volume").sum(),
    pl.col("price").mean(),
)

链式调用，逻辑清晰，不会混。

四、延迟：毫秒级响应

价值：这是量化的核心需求。

Pandas 是为批处理设计的——一次性读取、一顿操作、导出结果。

Polars 可以做到实时计算：

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# 实时行情计算
def on_tick(tick):
    df = pl.DataFrame([tick])
    result = (
        df.lazy()
        .with_columns([
            pl.col("price").ewm_mean(0.03).alias("ema")
        ])
        .collect()  # 毫秒级
    )
    return result

每次新行情来，毫秒级计算完成。这才是量化系统应该有的样子。

量化场景实测

场景一：读取 Tick 数据

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1GB Tick 数据
 
Pandas: 45 秒
Polars: 8 秒

场景二：计算技术指标

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1000 万行，计算 MA/EMA/RSI
 
Pandas: 120 秒
Polars: 18 秒

场景三：因子计算

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Alpha158 因子库（100+ 因子）
 
Pandas: 900 秒
Polars: 150 秒

场景四：多策略回测

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100 组参数并行回测
 
Pandas: 6000 秒（100 分钟）
Polars: 800 秒（13 分钟）

这就是 5-10 倍的差距。

Polars 的局限

说了这么多 Polars 的好，也要说说它的局限：

❌ 生态不如 Pandas

• • 可视化：Matplotlib、Seaborn 都是 Pandas 的天下
• • 机器学习：Scikit-learn、Pandas 集成更好
• • 文件格式：CSV、Excel、Pandas 支持更多

❌ 学习曲线

• • API 和 Pandas 有差异，要重新适应
• • LazyFrame 概念需要理解
• • Rust 版和 Python 版略有不同

❌ 不适合的场景

• • 小数据量（<10 万行）：没必要
• • 简单统计：Pandas 更方便
• • 一次性脚本：Pandas 更简单

怎么选择？

最佳实践：Pandas + Polars 混用。

• • 研究阶段：Pandas 快速验证
• • 生产阶段：Polars 重写核心逻辑

迁移成本高吗？

不高。

Polars 有完整的 Python 版本：

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import polars as pl
 
# 和 Pandas 几乎一样的用法
df = pl.read_csv("data.csv")
df.head()
df.describe()

学 Polars = 学 Polars 的 API，不需要学新语言。

写在最后

Pandas 不会消失。

它是 Python 数据处理的事实标准，生态太完善了。

但 Polars 是未来。

当你的回测跑不完、当你的内存爆炸、当你需要实时计算——

Polars 就是答案。

早学早享受。

这就是你提升效率的最好工具。

你们公司开始用 Polars 了吗？遇到什么问题？评论区聊聊～

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