Pandas vs Polars 對比表

特性	Pandas	Polars
開發語言	Python（Cython 實現核心部分）	Rust（高性能系統編程語言）
性能	較慢，尤其在大數據集上（內存占用高，計算效率低）	極快，利用多線程和矢量化操作，適合處理大規模數據
內存管理	內存占用較高，容易出現內存瓶頸	內存優化更好，支持零拷貝（zero-copy）技術，減少內存消耗
多線程支持	單線程為主，部分操作支持多線程（如?groupby），但性能提升有限	原生支持多線程，充分利用多核 CPU
易用性	API 簡單直觀，生態豐富，文檔完善，社區活躍	API 類似 Pandas，學習曲線較低，但生態系統尚不成熟
功能豐富度	功能全面，支持復雜的數據操作、時間序列分析、統計建模等	功能相對較少，專注于高效數據處理，部分高級功能仍在開發中
擴展性	支持與 NumPy、SciPy、Scikit-learn 等無縫集成	支持與 Arrow、NumPy 等集成，但與 SciPy 等工具的兼容性較差
懶加載（Lazy Evaluation）	不支持懶加載，所有操作立即執行	支持懶加載，延遲計算直到需要結果時才執行，提高性能
適用數據規模	適用于中小規模數據（通常小于 1GB）	適用于中大規模數據（支持 GB 到 TB 級別）
安裝與依賴	安裝簡單，pip install pandas?即可	安裝稍復雜，需編譯 Rust 庫，可能需要額外配置
社區與支持	社區龐大，問題解決資源豐富，插件生態成熟	社區較小，但仍快速增長，文檔和教程逐漸完善

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使用場景對比

Pandas 的使用場景

1. 中小規模數據處理：

   • 數據量小于 1GB，適合快速原型開發。
   • 例如：數據分析、數據清洗、簡單的統計分析。

2. 復雜數據操作：

   • 需要豐富的數據操作功能（如時間序列分析、分組聚合、透視表等）。
   • 例如：金融數據分析、市場營銷數據處理。

3. 與其他 Python 工具鏈集成：

   • 需要與 Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等機器學習庫無縫協作。
   • 例如：特征工程、模型訓練前的數據準備。

4. 教學與入門：

   • Pandas 是數據科學入門的首選工具，API 易學易用，文檔詳盡。

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Polars 的使用場景

1. 大規模數據處理：

   • 數據量超過 1GB，甚至達到 GB 到 TB 級別。
   • 例如：日志分析、大規模傳感器數據分析。

2. 高性能需求：

   • 需要快速處理數據，尤其是在多核 CPU 上運行的任務。
   • 例如：實時數據流處理、批量數據轉換。

3. 懶加載與優化查詢：

   • 需要延遲計算以優化性能，避免不必要的中間計算。
   • 例如：ETL 流程中的復雜查詢。

4. 內存敏感場景：

   • 內存資源有限，需要高效利用內存。
   • 例如：嵌入式設備上的數據分析。

5. 跨平臺數據交換：

   • 需要與 Apache Arrow 兼容的工具鏈交互。
   • 例如：分布式計算框架（如 Dask、Ray）中的數據處理。

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總結

• 選擇 Pandas：

  • 如果你的數據規模較小（<1GB），并且需要豐富的功能和成熟的生態系統。
  • 如果你需要與 Python 生態中的其他工具（如 Scikit-learn）無縫集成。
  • 如果你是初學者，希望快速上手數據分析。

• 選擇 Polars：

  • 如果你的數據規模較大（>1GB），并且對性能要求較高。
  • 如果你需要處理實時或流式數據，或者需要高效的內存管理。
  • 如果你熟悉 Rust 或者愿意嘗試新興的高性能工具。