Pandas vs. Polars: Warum die Evolution 2025 alles verändert

Das Python-Daten-Ökosystem entwickelt sich Ende 2025 rasant weiter, angetrieben von einer unstillbaren Nachfrage nach Leistung und Skalierbarkeit. Seit Jahren ist pandas der allgegenwärtige Arbeitstier, das die Grundlage für unzählige Analyse-Pipelines bildet. In den letzten zwei Jahren hat jedoch polars, eine Rust-basierte DataFrame-Bibliothek, die den traditionellen Ansatz von pandas grundlegend in Frage stellt, einen kometenhaften Aufstieg und eine deutliche Reifung erlebt. Als Entwickler haben wir die Debatte "was ist besser" hinter uns gelassen und konzentrieren uns nun auf "wann man was verwendet" und, entscheidend, "wie sich diese Bibliotheken in ihren neuesten Iterationen annähern und voneinander unterscheiden". Diese Analyse befasst sich eingehend mit den jüngsten Entwicklungen, architektonischen Veränderungen und praktischen Auswirkungen für erfahrene Entwickler, die sich im Python-Daten-Stack bewegen.

Polars' anhaltender Aufstieg: Eine tiefe Analyse der Query-Optimierung

Polars hat seinen Ruf als Performance-Kraftwerk gefestigt, vor allem dank seiner ausgefeilten Query-Optimierung und seines Lazy-Execution-Modells. Im Gegensatz zur Eager-Execution von pandas, bei der jede Operation sofort ausgeführt wird, erstellt Polars einen logischen Plan der gesamten Berechnung vor der Ausführung, was eine erhebliche Optimierung ermöglicht. Dieser Ansatz geht über die bloße Aufschiebung der Berechnung hinaus; er zielt auf eine intelligente Neuanordnung und Vereinfachung von Operationen ab.

Im Kern nutzt Polars einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG), um die Abfolge der Transformationen darzustellen. Wenn ein LazyFrame erstellt wird (z. B. über pl.scan_csv(), was implizit Lazy Evaluation verwendet, oder durch Aufrufen von .lazy() auf einem Eager DataFrame), erstellt Polars diesen DAG. Operationen wie filter(), select() und with_columns() fügen diesem Graphen Knoten hinzu. Die Magie geschieht, wenn .collect() aufgerufen wird, was den Optimizer auslöst.

Der Optimizer verwendet mehrere Schlüsseltechniken:

Predicate Pushdown: Filter werden so früh wie möglich angewendet, idealerweise direkt an der Datenquelle. Dies reduziert die Datenmenge, die nachfolgend verarbeitet wird, erheblich und spart sowohl Speicher als auch CPU-Zyklen. Wenn Sie beispielsweise eine große Parquet-Datei lesen und sofort nach einer Spalte filtern, versucht Polars, diesen Filter an den Parquet-Reader weiterzuleiten und nur die relevanten Zeilen zu laden.
Projection Pushdown: Es werden nur die Spalten geladen und verarbeitet, die für das Endergebnis erforderlich sind. Wenn eine Pipeline viele Spalten umfasst, die endgültige select()-Anweisung jedoch nur wenige benötigt, vermeidet Polars, unnötige Spalten zu laden oder zu berechnen.
Common Subplan Elimination: Identische Teilpläne innerhalb eines Query-Plans werden identifiziert und nur einmal berechnet, wobei das Ergebnis wiederverwendet wird.
Expression Simplification: Redundante Operationen werden entfernt oder vereinfacht (z. B. pl.col("foo") * 1 wird zu pl.col("foo")).

Diese Architektur wird besonders deutlich, wenn Sie einen LazyFrame-Ausführungsplan mit .explain() untersuchen. Eine scheinbar komplexe Kette von Filtern und Aggregationen zeigt oft einen optimierten Plan, bei dem Filter an den anfänglichen Scan verschoben werden und Zwischenaggregationen kombiniert werden.

import polars as pl
import os

# Angenommen, 'large_data.csv' existiert mit den Spalten 'id', 'category', 'value', 'timestamp'

# Beispiel für einen LazyFrame mit potenziellem Predicate- und Projection-Pushdown
lf = (
    pl.scan_csv("large_data.csv")
    .filter(pl.col("timestamp").is_between(pl.datetime(2025, 1, 1), pl.datetime(2025, 12, 31)))
    .group_by("category")
    .agg(
        pl.col("value").mean().alias("avg_value"),
        pl.col("id").n_unique().alias("unique_ids")
    )
    .filter(pl.col("avg_value") > 100)
    .select(["category", "avg_value"])
)

print(lf.explain())

Die .explain()-Ausgabe dient als wichtiges Debugging- und Performance-Tuning-Tool und bietet eine textuelle Darstellung des optimierten logischen Plans. Für visuelle Lerner bietet Polars auch show_graph() (wenn graphviz installiert ist), das den DAG rendert und die Optimierungen greifbar macht.

Pandas' Evolution: Copy-on-Write (CoW) und Speichersemantik

Während Polars von Grund auf mit Performance-Primitiven aufgebaut wurde, hat pandas seine eigenen architektonischen Einschränkungen systematisch angegangen. Eine herausragende Entwicklung in den letzten pandas-Iterationen (beginnend mit 2.0 und verfeinert in nachfolgenden 2.x-Releases) ist der deutliche Schritt in Richtung Copy-on-Write (CoW)-Semantik. Diese Änderung ist eine direkte Reaktion auf pandas' historisches "SettingWithCopyWarning" und oft unvorhersehbares Speicherverhalten, insbesondere wenn verkettete Zuweisungen zu unbeabsichtigter Datenmutation oder kostspieligen Eager-Kopien führten.

Vor CoW erstellte pandas oft implizite Kopien von DataFrames oder Series während Operationen, was zu einem höheren Speicherverbrauch und nicht-deterministischer Performance führte. Das Ändern einer "Ansicht" eines DataFrames änderte möglicherweise oder möglicherweise nicht das Original, abhängig von internen Heuristiken, was den Code schwer verständlich machte. Mit aktiviertem CoW (oft über pd.set_option("mode.copy_on_write", True)) zielt pandas auf ein vorhersehbareres Verhalten ab: Daten werden nur dann kopiert, wenn sie tatsächlich geändert werden.

Die architektonische Implikation ist ein Wandel von mutierbaren Ansichten zu unveränderlichen Datenblöcken, die bis zu einer Schreiboperation gemeinsam genutzt werden. Wenn ein Benutzer eine Operation durchführt, die einen gemeinsam genutzten Block ändern würde, wird eine Kopie nur des betroffenen Blocks erstellt, wobei die ursprünglichen gemeinsam genutzten Daten unberührt bleiben. Dies reduziert unnötige Kopien, verbessert die Speichereffizienz und oft die Performance, insbesondere in Szenarien mit mehreren Zwischenoperationen, die die ursprünglichen Daten nicht letztendlich ändern.

import pandas as pd
import numpy as np

# Copy-on-Write aktivieren (empfohlen für aktuelle pandas-Versionen)
pd.set_option("mode.copy_on_write", True)

df = pd.DataFrame({'A': range(1_000_000), 'B': np.random.rand(1_000_000)})
df_view = df[df['A'] > 500_000] # Dies erstellt eine logische Ansicht

# Mit CoW teilen sich 'df_view' und 'df' zunächst den Speicher.
print(f"Speichernutzung von df_view vor der Änderung: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

# Ändern Sie nun eine Spalte in df_view
df_view['B'] = df_view['B'] * 10

# Mit CoW wird nun nur die 'B'-Spaltendaten für df_view kopiert.
print(f"Speichernutzung von df_view nach der Änderung: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

Die Interoperabilitätsgrenze: Apache Arrow-Integration

Sowohl pandas als auch polars sind tief in Apache Arrow investiert, und dieses Engagement hat sich im vergangenen Jahr nur noch verstärkt. Arrow ist ein sprachagnostisches, spaltenorientiertes Speicherformat, das für einen effizienten Datenaustausch und -verarbeitung entwickelt wurde. Seine Bedeutung kann in einem heterogenen Daten-Ökosystem nicht überbewertet werden. Genauso wie die Wahl des richtigen Serialisierungsformats entscheidend ist – siehe unseren Leitfaden zu JSON vs. YAML vs. JSON5: Die Wahrheit über Datenformate im Jahr 2025 – definiert die Wahl des Speicherformats die Leistungsgrenze Ihrer Anwendung.

Für Polars ist Arrow fundamental. Seine Kernarchitektur basiert direkt auf der Rust-Arrow-Implementierung, was bedeutet, dass Polars-DataFrames von Natur aus das Arrow-spaltenorientierte Speicherformat verwenden. Dies ermöglicht Operationen ohne Kopieren und vektorisierte Verarbeitung über SIMD-Instruktionen. Pandas hingegen hat PyArrow zunehmend als optionales und jetzt oft standardmäßiges Backend für bestimmte Datentypen integriert. Pandas 2.0 machte PyArrow zu einer erforderlichen Abhängigkeit für die standardmäßige String-Inferenz und führte das Konzept der ArrowDtype-DataFrames ein.

import pandas as pd
import polars as pl
import pyarrow as pa

# Pandas mit PyArrow-Backend
df_pd_arrow = pd.read_csv("some_text_data.csv", dtype_backend='pyarrow')

# Polars verwendet Arrow von Natur aus
df_pl = pl.read_csv("some_text_data.csv")

# Austausch über das __dataframe__-Protokoll
df_from_polars = pd.api.interchange.from_dataframe(df_pl.__dataframe__())

Performance-Benchmarks & Kompromisse: Wann man was wählt

Jüngste Benchmarks zeigen durchweg, dass Polars bei vielen gängigen Datenoperationen, insbesondere mit größeren Datensätzen, pandas übertrifft.

Operationstyp	`pandas` (Eager, NumPy/Arrow-gestützt)	`Polars` (Lazy, Rust/Arrow-gestützt)
Datenerfassung	Gut, Verbesserung mit `PyArrow`	Ausgezeichnet, besonders mit Pushdowns
Filtern	Effizient, aber Eager-Materialisierung	Hocheffizient (Predicate Pushdown)
Aggregationen	Kann langsam sein aufgrund von Speicher-Kopien	Herausragend, parallelisiert
Joins	Performance variiert, speicherintensiv	Sehr effizient, optimierte Hash-Joins
Speicher-Footprint	Höher (5-10x Datengröße)	Deutlich geringer (2-4x Datengröße)

Speicherverwaltung & Skalierbarkeit: Ein genauerer Blick

Polars arbeitet mit einem spaltenorientierten Datenmodell, bei dem die Daten für jede Spalte zusammenhängend als Apache Arrow-Arrays gespeichert werden. Für Datensätze, die größer als der RAM sind, bietet Polars hybrides Out-of-Core-Processing über seine Streaming-API. Dies ermöglicht es ihm, Daten in Blöcken zu verarbeiten und Zwischenergebnisse transparent auf die Festplatte auszulagern, wenn die Speichergrenzen erreicht sind.

API-Evolution und Entwicklererfahrung

Polars' Expressionssystem ist ein zentraler Unterscheidungsfaktor, der es ermöglicht, komplexe Transformationen als einzelne, optimierte Einheiten zu definieren. Ausdrücke sind zusammensetzbar und ermöglichen es Entwicklern, hochlesbaren und parallelisierbaren Code zu schreiben.

# Polars-Ausdrucksbeispiel
result_pl = df_pl.lazy().with_columns(
    (pl.col("value") * 1.1).alias("value_x1.1"),
    (pl.col("value").rank(method="min")).alias("value_rank"),
    pl.when(pl.col("value") > 20).then(pl.lit("High")).otherwise(pl.lit("Low")).alias("value_tier")
).filter(pl.col("value_tier") == "High").collect()

Pandas hat sich auf Konsistenz konzentriert, wobei PDEP-14 und PDEP-10 auf einen performanten nativen String-Datentyp und die obligatorische Verwendung von PyArrow hinweisen. Die Implementierung von Copy-on-Write (PDEP-7) bleibt die wirkungsvollste Evolution für die Stabilität der Bibliothek.

Die zukünftige Entwicklung: Was steht am Horizont

Mit Blick auf Ende 2025 entwickelt sich pandas zu einer performanteren und robusteren In-Memory-Lösung, während polars schnell zur De-facto-Wahl für hochperformante, skalierbare und potenziell verteilte Datenverarbeitung wird. Polars expandiert aggressiv in die GPU-Beschleunigung über NVIDIA RAPIDS cuDF und die verteilte Ausführung durch "Polars Cloud". Die gemeinsame Grundlage von Apache Arrow stellt sicher, dass Daten effizient zwischen diesen leistungsstarken Bibliotheken fließen können, was hybride Workflows ermöglicht, die die Stärken jeder Bibliothek nutzen.