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Python 数据分析生态 2026 趋势：polars 能替代 pandas 吗

一、pandas 的地位真的被动摇了吗

如果你在 2023 年说"polars 将来会替代 pandas"，我会觉得你在制造话题。但到了 2026 年，这个问题已经不是一个标题党了——它成了一个严肃的技术选型问题。

先看几组数据：polars 的 GitHub star 数在 2026 年 Q1 突破了 35K，PyPI 月下载量超过 800 万次。更重要的是，在数据量超过 5GB 的场景下，polars 的性能优势是碾压级的——查询速度通常是 pandas 的 5—15 倍，内存占用只有 pandas 的 1/3 到 1/5。

但"性能好"不等于"能替代"。替代一个生态工具，需要看的是：生态是否完整、学习成本是否合理、迁移成本是否可控。

先给一张能力对比全景图：

二、polars 到底好在哪里：不止是"快"

1. 惰性执行（Lazy Evaluation）：把优化交给引擎

这是 polars 和 pandas 最本质的区别。pandas 是你写一行、它跑一行（eager execution）。polars 的 lazy 模式是：你写一堆操作，它先攒着，最后一次性做查询优化和执行。这个差异在复杂数据处理中，性能差距可以拉到 10 倍以上。

""" polars 惰性执行 vs pandas 即时执行的性能对比 """ import polars as pl import pandas as pd import numpy as np import time # 生成 500 万行测试数据 np.random.seed(42) n = 5_000_000 # pandas DataFrame pdf = pd.DataFrame({ 'date': pd.date_range('2025-01-01', periods=n, freq='min'), 'category': np.random.choice(['电子产品', '服装', '食品', '家居'], n), 'region': np.random.choice(['华东', '华南', '华北', '西南'], n), 'amount': np.random.uniform(10, 5000, n), 'quantity': np.random.randint(1, 20, n) }) # polars DataFrame（惰性模式） ldf = pl.LazyFrame({ 'date': pl.date_range( start=pl.datetime(2025, 1, 1), interval='1m', eager=True )[:n], 'category': pl.Series(np.random.choice(['电子产品', '服装', '食品', '家居'], n)), 'region': pl.Series(np.random.choice(['华东', '华南', '华北', '西南'], n)), 'amount': pl.Series(np.random.uniform(10, 5000, n)), 'quantity': pl.Series(np.random.randint(1, 20, n)) }) # === pandas 方案：链式写法 === t1 = time.time() pandas_result = ( pdf[pdf['amount'] > 100] # 过滤 .groupby(['category', 'region']) # 分组 .agg( total_sales=('amount', 'sum'), # 总销售额 avg_price=('amount', 'mean'), # 均价 order_count=('amount', 'count') # 订单数 ) .query('total_sales > 100000') # 再次过滤 .sort_values('total_sales', ascending=False) .head(10) ) t2 = time.time() print(f"pandas 耗时: {t2 - t1:.3f} 秒") # === polars 惰性方案：操作串成管道，最后一次性执行 === t1 = time.time() polars_result = ( ldf .filter(pl.col('amount') > 100) # 过滤（惰性） .group_by(['category', 'region']) # 分组（惰性） .agg([ pl.col('amount').sum().alias('total_sales'), # 总销售额 pl.col('amount').mean().alias('avg_price'), # 均价 pl.col('amount').count().alias('order_count') # 订单数 ]) .filter(pl.col('total_sales') > 100_000) # 再次过滤（惰性） .sort('total_sales', descending=True) # 排序（惰性） .head(10) .collect() # 👈 这里才真正执行！前面都是"计划" ) t2 = time.time() print(f"polars 惰性耗时: {t2 - t1:.3f} 秒") print(f"极速提升! 🚀")

polars 的查询优化器会在这条操作链上做：谓词下推（提前过滤）、投影下推（只读需要的列）、算子融合（合并相邻操作）等优化。这些是 pandas 永远做不到的。

2. 表达式系统（Expression API）：函数式数据处理

polars 的.with_columns()、.filter()、.group_by().agg()都接受表达式（Expression），而不是像 pandas 那样大量依赖赋值和原地修改。这让代码更"声明式"——你描述你想要的，而不是描述怎么做。

""" polars 表达式系统：声明式数据处理的魅力 """ import polars as pl # 假设这是一份电商用户行为数据 df = pl.DataFrame({ 'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'order_amount': [1200.0, 3400.0, None, 2500.0, 800.0, 9999.0], 'order_date': ['2026-06-01', '2026-06-02', '2026-06-03', '2026-06-01', '2026-06-05', '2026-06-07'], 'region': ['华东', '华东', '华南', '华北', '华南', '华东'], 'is_vip': [True, False, True, False, False, True] }) # === polars 表达式：一条链完成复杂转换 === result = df.with_columns([ # 1. 缺失值填充为列均值 pl.col('order_amount').fill_null( pl.col('order_amount').mean() ).alias('amount_filled'), # 2. 根据金额分档（用 when-then-otherwise 表达式） pl.when(pl.col('order_amount') > 3000) .then(pl.lit('高价值')) .when(pl.col('order_amount') > 1000) .then(pl.lit('中价值')) .otherwise(pl.lit('低价值')) .alias('value_tier'), # 3. 日期列类型转换 pl.col('order_date').str.to_date().alias('date_parsed'), # 4. VIP 状态 + 区域组合标签 (pl.col('is_vip').cast(pl.Utf8) + '_' + pl.col('region')).alias('user_tag') ]).filter( # 过滤掉异常高价（> 中位数 + 2倍标准差） pl.col('order_amount') < ( pl.col('order_amount').median() + 2 * pl.col('order_amount').std() ) ) print(result)

这种表达式风格的另一个好处是：可以并行执行。polars 底层用 Arrow 内存格式 + Rust 实现，天生支持多线程，你什么都不用配置，它就帮你跑满了 CPU。

3. 内存效率：Arrow 格式的底层优势

polars 基于 Apache Arrow 列式存储格式，这意味着：

• 列式存储使得只读需要的列非常高效（pandas 读一整行哪怕你只用其中一列）。
• CPU 缓存友好：同一列的数据在内存中是连续排列的，SIMD 向量化计算可以直接加速。
• 零拷贝互通：polars 和 DuckDB、PyArrow 之间传递数据不需要序列化/反序列化。

三、pandas 仍然不可替代的场景

说了一堆 polars 的好，但 pandas 还没到"过气"的时候。以下场景里 pandas 依然是最好的选择：

1. 生态衔接。scikit-learn、statsmodels、xgboost 的输入格式首选还是 pandas DataFrame。polars 要喂给这些库，需要to_pandas()转一下——这个转换本身有开销，5GB 数据大概要花 2—5 秒。

2. 交互式探索。Jupyter Notebook 里随手df.describe()、df.plot()的体验，pandas 的即时执行确实比 polars 的 lazy 模式更顺手。

3. 小数据场景。数据量 < 1GB，pandas 的性能足够好了，没必要为了"可能更快"而切换。

4. 团队惯性。这可能是最大的阻力。pandas 已经统治了 10 年，团队里每个人都熟。切换 polars 意味着学习成本 + 代码重写 + 踩坑风险。

四、2026 年的迁移建议

我的建议是"渐进式替代"而非"大跃进"：

""" 渐进式迁移策略：pandas + polars 混用模式 """ import polars as pl import pandas as pd def smart_reader(file_path: str, size_mb: int) -> pl.DataFrame: """智能读取器：大数据用 polars，小数据保持 pandas""" if size_mb > 500: # 超过 500MB 用 polars print(f"数据量 {size_mb}MB，使用 polars 读取") return pl.read_csv(file_path, try_parse_dates=True) else: print(f"数据量 {size_mb}MB，使用 pandas 读取") return pl.from_pandas(pd.read_csv(file_path)) # 数据处理全程用 polars # 只在最后一步需要对接 scikit-learn 时才转 pandas processed = smart_reader("big_data.csv", size_mb=2000) \ .filter(pl.col('amount') > 0) \ .group_by('category') \ .agg(pl.col('amount').sum()) # 需要喂给 sklearn 时再转 X = processed.select(['amount']).to_pandas() # 现在 X 可以给 sklearn 用了

具体建议：

• 新项目直接用 polars，特别是数据量 > 1GB 的场景。
• 存量项目不急着全量重构，从性能瓶颈部分开始切换。
• 团队里至少一个人深入学 polars，带着团队慢慢过渡。
• 小数据探索继续用 pandas，不需要为了一种工具放弃另一种。

五、总结

polars 能替代 pandas 吗？我的判断是：2026 年还不会全面替代，但替代的大趋势已经形成。

polars 的性能优势（5—15 倍）和内存优势（省 60%—80%）是实实在在的，在大数据场景下性价比极高。但 pandas 的生态地位、交互式分析体验、团队惯性，短期内依然是不可忽视的"护城河"。

未来 2—3 年，我预测会是这样：polars 吃掉 pandas 30%—40% 的中大型数据处理场景，但 pandas 在建模生态和小数据场景中依然稳坐江山。两者不是"你死我活"，而是"各司其职"。

作为一个数据分析师，2026 年的正确姿势是：两个都会，按场景选择。只抱一个不放，才是真正的风险。