摘要：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pan
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DataFramedf = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})# Polars中创建DataFramedf = 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。
3、数据导入操作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CSVdf = pd.read_csv('data.csv')# Polars读取CSVdf = 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。
5、列选择操作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。
6、数据过滤技术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。
9、分组聚合操作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。
10、时间窗口计算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。
11、累计统计计算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'].cumsumdf['cum_prod'] = df['b'].cumproddf['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。
12、条件聚合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).itemPolars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。
13、 排序操作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。
14、空值处理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16、数据集合并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。
17、数据透视表操作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。
19、数据导出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。
20、惰性求值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)来源：deephub