Pandas contre Polars : Pourquoi l'évolution de 2025 change tout

L'écosystème de données Python, fin 2025, continue son évolution rapide, stimulée par une demande insatiable de performance et de scalabilité. Pendant des années, pandas a été le cheval de bataille omniprésent, fondamental pour d'innombrables pipelines analytiques. Cependant, les deux dernières années ont vu l'ascension fulgurante et la maturation significative de polars, une bibliothèque DataFrame basée sur Rust qui remet fondamentalement en question l'approche traditionnelle de pandas. En tant que développeurs, nous avons dépassé le débat sur "lequel est le meilleur", nous concentrant désormais sur "quand utiliser quoi" et, surtout, "comment ces bibliothèques convergent et divergent" dans leurs dernières itérations. Cette analyse plonge en profondeur dans les développements récents, les changements architecturaux et les implications pratiques pour les développeurs seniors naviguant dans la pile de données Python.

L'ascension continue de Polars : une plongée profonde dans l'optimisation des requêtes

Polars a consolidé sa réputation de puissance de performance, en grande partie grâce à son optimiseur de requêtes sophistiqué et à son modèle d'exécution paresseux. Contrairement à l'exécution avide de pandas, où chaque opération s'exécute immédiatement, Polars construit un plan logique de l'ensemble du calcul avant l'exécution, permettant une optimisation significative. Cette approche ne consiste pas simplement à différer le calcul ; il s'agit d'un réordonnancement et d'une simplification intelligents des opérations.

À son cœur, Polars exploite un graphe acyclique dirigé (DAG) pour représenter la séquence des transformations. Lorsqu'un LazyFrame est créé (par exemple, via pl.scan_csv(), qui utilise implicitement l'évaluation paresseuse, ou en appelant .lazy() sur un DataFrame avide), Polars construit ce DAG. Les opérations telles que filter(), select() et with_columns() ajoutent des nœuds à ce graphe. La magie opère lorsque .collect() est invoqué, déclenchant l'optimiseur.

L'optimiseur emploie plusieurs techniques clés :

Predicate Pushdown : Les filtres sont appliqués le plus tôt possible, idéalement à la source de données elle-même. Cela réduit considérablement la quantité de données traitées en aval, économisant à la fois de la mémoire et des cycles CPU. Par exemple, si vous lisez un grand fichier Parquet et que vous le filtrez immédiatement par une colonne, Polars tentera de pousser ce filtre vers le lecteur Parquet, en chargeant uniquement les lignes pertinentes.
Projection Pushdown : Seules les colonnes requises pour le résultat final sont chargées et traitées. Si un pipeline implique de nombreuses colonnes mais que la select() finale n'en a besoin que de quelques-unes, Polars évite de charger ou de calculer les colonnes inutiles.
Common Subplan Elimination : Les sous-expressions identiques au sein d'un plan de requête sont identifiées et calculées une seule fois, en réutilisant le résultat.
Expression Simplification : Les opérations redondantes sont supprimées ou simplifiées (par exemple, pl.col("foo") * 1 devient pl.col("foo")).

Cette architecture est particulièrement évidente lors de l'inspection d'un plan d'exécution LazyFrame à l'aide de .explain(). Par exemple, une chaîne apparemment complexe de filtres et d'agrégations révélera souvent un plan optimisé où les filtres sont déplacés vers l'analyse initiale et les agrégations intermédiaires sont combinées.

import polars as pl
import os

# Assume 'large_data.csv' exists with columns 'id', 'category', 'value', 'timestamp'

# Example of a LazyFrame with predicate and projection pushdown potential
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())

La sortie de .explain() sert d'outil crucial de débogage et d'optimisation des performances, offrant une représentation textuelle du plan logique optimisé. Pour les apprenants visuels, Polars propose également show_graph() (si graphviz est installé), qui rend le DAG, rendant les optimisations tangibles.

L'évolution de Pandas : Copy-on-Write (CoW) et sémantique de la mémoire

Bien que Polars ait été construit à partir de zéro avec des primitives de performance, pandas s'attaque systématiquement à ses propres limitations architecturales. Un développement remarquable dans les itérations récentes de pandas (à partir de 2.0 et affiné dans les versions 2.x suivantes) est la poussée significative vers la sémantique Copy-on-Write (CoW). Ce changement est une réponse directe à l'avertissement historique "SettingWithCopyWarning" de pandas et à son comportement de mémoire souvent imprévisible, en particulier lorsque les affectations chaînées conduisent à une mutation de données involontaire ou à des copies avides coûteuses.

Avant CoW, pandas effectuait souvent des copies implicites de DataFrames ou de Series pendant les opérations, entraînant une consommation de mémoire plus élevée et des performances non déterministes. La modification d'une "vue" d'un DataFrame pouvait ou non modifier l'original, en fonction d'heuristiques internes, ce qui rendait le code difficile à raisonner. Avec CoW activé (souvent via pd.set_option("mode.copy_on_write", True)), pandas vise un comportement plus prévisible : les données ne sont copiées que lorsqu'elles sont réellement modifiées.

L'implication architecturale est un passage de vues mutables à des blocs de données immuables qui sont partagés jusqu'à ce qu'une opération d'écriture se produise. Lorsqu'un utilisateur effectue une opération qui modifierait un bloc partagé, une copie de seul le bloc affecté est effectuée, laissant les données originales partagées intactes. Cela réduit les copies inutiles, améliorant l'efficacité de la mémoire et souvent les performances, en particulier dans les scénarios impliquant plusieurs opérations intermédiaires qui ne modifient pas finalement les données originales.

import pandas as pd
import numpy as np

# Enable Copy-on-Write (recommended for recent pandas versions)
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] # This creates a logical view

# With CoW, 'df_view' shares memory with 'df' initially.
print(f"Memory usage of df_view before modification: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

# Now, modify a column in df_view
df_view['B'] = df_view['B'] * 10

# With CoW, only now is the 'B' column data for df_view copied.
print(f"Memory usage of df_view after modification: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

La frontière de l'interopérabilité : intégration d'Apache Arrow

pandas et polars sont tous deux fortement investis dans Apache Arrow, et cet engagement ne s'est fait qu'amplifier au cours de la dernière année. Arrow est un format de mémoire en colonnes indépendant du langage, conçu pour un échange et un traitement efficaces des données. Son importance ne peut être surestimée dans un écosystème de données hétérogène. Tout comme le choix du bon format de sérialisation est essentiel – voir notre guide sur JSON vs YAML vs JSON5 : La vérité sur les formats de données en 2025—le choix du format de mémoire définit le plafond des performances de votre application.

Pour Polars, Arrow est fondamental. Son architecture centrale est construite directement sur l'implémentation Rust d'Arrow, ce qui signifie que les DataFrames Polars utilisent intrinsèquement le format de mémoire en colonnes Arrow. Cela permet des opérations sans copie et un traitement vectorisé via les instructions SIMD. Pandas, quant à lui, a de plus en plus intégré PyArrow comme backend optionnel, et maintenant souvent par défaut, pour des types de données spécifiques. Pandas 2.0 a fait de PyArrow une dépendance requise pour l'inférence de chaînes par défaut et a introduit le concept de DataFrames ArrowDtype.

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

# Pandas with PyArrow backend
df_pd_arrow = pd.read_csv("some_text_data.csv", dtype_backend='pyarrow')

# Polars naturally uses Arrow
df_pl = pl.read_csv("some_text_data.csv")

# Interchange via __dataframe__ protocol
df_from_polars = pd.api.interchange.from_dataframe(df_pl.__dataframe__())

Benchmarking des performances et compromis : quand choisir quoi

Les benchmarks récents montrent systématiquement que Polars surpasse pandas dans de nombreuses opérations de données courantes, en particulier avec des ensembles de données plus volumineux.

Type d'opération	`pandas` (Avide, NumPy/Arrow Backed)	`Polars` (Paresseux, Rust/Arrow Backed)
Ingestion de données	Bon, s'améliore avec `PyArrow`	Excellent, en particulier avec les pushdowns
Filtrage	Efficace, mais matérialisation avide	Très efficace (predicate pushdown)
Agrégations	Peut être lent en raison des copies de mémoire	Exceptionnel, parallélisé
Jointures	Les performances varient, gourmandes en mémoire	Très efficace, jointures hash optimisées
Empreinte mémoire	Plus élevée (5 à 10 fois la taille des données)	Nettement inférieure (2 à 4 fois la taille des données)

Gestion de la mémoire et scalabilité : un regard plus attentif

Polars fonctionne sur un modèle de données en colonnes où les données de chaque colonne sont stockées de manière contiguë sous forme de tableaux Apache Arrow. Pour les ensembles de données plus grands que la RAM, Polars offre un traitement hybride hors-mémoire via son API de streaming. Cela lui permet de traiter les données par blocs, en déversant de manière transparente les résultats intermédiaires sur le disque lorsque les limites de mémoire sont atteintes.

Évolution de l'API et expérience développeur

Le système d'expressions de Polars est un différenciateur clé, permettant de définir des transformations complexes en tant qu'unités uniques et optimisées. Les expressions sont composables, permettant aux développeurs d'écrire un code hautement lisible et parallélisable.

# Polars expression example
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 s'est concentré sur la cohérence, avec PDEP-14 et PDEP-10 indiquant un passage à un dtype de chaîne natif performant et faisant de PyArrow une dépendance requise. La mise en œuvre de Copy-on-Write (PDEP-7) reste l'évolution la plus importante pour la stabilité de la bibliothèque.

Trajectoire future : ce qui se profile à l'horizon

En regardant vers l'avenir à partir de fin 2025, pandas évolue pour devenir une solution en mémoire plus performante et plus robuste, tandis que polars devient rapidement le choix par défaut pour un traitement de données hautement performant, scalable et potentiellement distribué. Polars s'étend agressivement à l'accélération GPU via NVIDIA RAPIDS cuDF et à l'exécution distribuée via "Polars Cloud". La base commune d'Apache Arrow garantit que les données peuvent circuler efficacement entre ces puissantes bibliothèques, permettant des flux de travail hybrides qui tirent parti des forces de chacun.