与其他工具的比较

有许多库和工具与 Polars 具有相似的功能。这常常引发数据专家关于它们之间差异的疑问。以下是针对一些更流行的数据处理工具与 Polars 之间的简短比较，旨在帮助数据专家审慎决定使用哪种工具。

你可以在这里找到这些工具的性能基准测试（h2oai 基准测试）：Polars 博客文章或由 DuckDB 完成的最新基准测试

Pandas

Pandas 是 Python 数据分析领域中一个被广泛采用且功能全面的工具，以其丰富的功能集和强大的社区支持而闻名。然而，由于其单线程特性，它在中型和大型数据集上的性能和内存使用方面可能会遇到困难。

相比之下，Polars 针对单节点上的高性能多线程计算进行了优化，在速度和内存效率方面带来了显著提升，尤其适用于中到大型数据操作。其更具可组合性和更严格的 API 带来了更高的表达能力和更少的模式相关错误。

Dask

Dask 将 Pandas 的功能扩展到大型分布式数据集。Dask 模拟了 Pandas 的 API，为 Pandas 用户提供了熟悉的环境，同时增加了并行和分布式计算的优势。

尽管 Dask 在跨集群扩展 Pandas 工作流方面表现出色，但它只支持 Pandas API 的一个子集，因此无法用于所有用例。Polars 提供了一个更通用的 API，可以在单节点限制内提供强大的性能。

Dask 和 Polars 之间的选择通常取决于对 Pandas API 的熟悉程度以及对极大型数据集进行分布式处理的需求，与在垂直扩展环境中对各种用例实现效率和速度的需求之间的权衡。

Modin

与 Dask 类似。2023 年，Snowflake 收购了维护 Modin 的组织 Ponder。

Spark

Spark（特别是 PySpark）代表了一种不同的大规模数据处理方法。虽然 Polars 对单节点环境下的性能进行了优化，但 Spark 旨在跨集群进行分布式数据处理，使其适用于处理超大型数据集。

然而，Spark 的分布式特性可能会引入复杂性和开销，特别是对于小型数据集和可以在单台机器上运行的任务。另一个考虑因素是数据科学家和工程师之间的协作。由于他们通常使用不同的工具（Pandas 和 PySpark），工程师经常需要重构才能部署数据科学家的数据处理管道。Polars 提供了一种统一的语法，由于其垂直扩展能力，可以在本地环境和云中的单台机器上运行。

Polars 和 Spark 之间的选择通常取决于数据规模和处理任务的具体要求。如果你需要处理数 TB 的数据，Spark 是一个更好的选择。

DuckDB

Polars 和 DuckDB 有许多相似之处。然而，DuckDB 专注于提供一个进程内 SQL OLAP 数据库管理系统，而 Polars 则专注于为多种语言提供可扩展的 DataFrame 接口。不同的前端导致了不同的优化策略和算法优先级。两者之间的互操作性是零拷贝的。DuckDB 提供了一份关于如何与 Polars 集成的指南。