作者：默思編輯部 發布：2026-05-17
pandas 建立在 NumPy 之上，記憶體模型以 Python 為中心，預設是單執行緒運算、且只支援立即求值（eager evaluation）。Polars 則是用 Rust 打造、採用 Apache Arrow 欄式記憶體格式，預設就是多核心平行運算，並支援惰性執行（lazy execution）——搭配一套查詢優化器，能夠自動重新排序過濾條件、下推謂詞（predicate pushdown）、跳過不需要的欄位運算，這些都是 pandas 完全沒有的能力。
2026 年在 TPC-H 這套業界標準的分析型查詢測試中，Polars 全面超越 pandas 一個數量級以上：join 操作快 3 到 9 倍、群組彙總（group-by）快 5 到 10 倍、CSV 讀取快 5 倍，整體加速幅度落在 3.2 倍到 16.5 倍之間,取決於具體查詢類型。
到 2026 年初，Polars 已經進入 1.x 穩定 API 階段，惰性執行機制已經相當成熟可靠，並且具備串流引擎（streaming engine），能處理超過記憶體容量（RAM）大小的資料表——這是早期版本 Polars 做不到、也是很多人觀望的關鍵功能。目前版本已到 1.38，2.0 的路線圖也在討論階段。
2026 年的實務共識是：對於新的資料處理流程，以及任何規模超過幾 GB 的正式 ETL（資料萃取轉換載入）任務，Polars 應該是預設選擇，它帶來的十倍級效能提升是真實且穩定的。但 pandas 在幾個場景仍然是更好的選擇：小到中型資料集、依賴 scikit-learn 的機器學習工作流程、快速探索性資料分析，以及團隊對工具熟悉度比效能更重要的情境。
多數正式團隊目前採用的實務模式，是把「粗重工作」（資料讀取、清理、join、彙總）交給 Polars 處理，而「收尾工作」（建模、繪圖、跟其他函式庫的膠水程式碼）則留在 pandas ——因為 scikit-learn 等機器學習生態系目前仍然以 pandas 為主要介面。這種分工方式，讓開發者能同時享受 Polars 的效能優勢與 pandas 生態系的成熟度。
對於正在學習 Python 資料處理的人來說，理解「為什麼」Polars 更快（Rust 底層、多核心、惰性求值、查詢優化）比單純記住 benchmark 數字更重要——這些架構概念也是理解其他現代資料處理工具（如 DuckDB）效能優勢的共同基礎。