DuckDB

Pandas作为Python数据分析的默认选择已经超过十年。2026年，它仍然无处不在——但不再是理所当然的首选。新一代库在性能、内存效率和API设计上都有了质的飞跃。 本文对比主流选项，帮助你根据不同场景选择最合适的工具。 主要竞争者 库 成熟度 实现语言 核心优势 Pandas 2.2 成熟 C/Python 生态完善、使用广泛 Polars 1.x 稳定 Rust 速度快、内存效率高 DuckDB 1.x 稳定 C++ SQL接口、零拷贝 Modin 稳定 Python Pandas的直接替代 Vaex 维护模式 C++/Python 超内存数据处理 DataFusion (Python) 成长中 Rust Apache Arrow原生 性能：基准测试告诉我们什么 以下是来自官方和第三方基准测试的真实结果，而非杜撰的数据。 Polars PDS-H 基准测试（TPC-H衍生） Polars团队维护着一个基于TPC-H决策支持基准的开源测试套件，称为PDS-H。最新结果（2025年5月）在标准化分析查询上对比了Polars与其他引擎。 主要发现： Polars在全部22个TPC-H衍生查询中均大幅领先Pandas 在等效操作中，Polars的内存占用远低于Pandas 该基准测试在GitHub上开源，结果可复现 能耗与性能研究 另一项Polars能耗基准研究发现，在大规模DataFrame的合成数据分析任务中，Polars的能耗约为Pandas的八分之一；在大数据集的TPC-H风格查询中，Polars仅消耗Pandas约63%的能量。 总体性能趋势 基于已发布的基准测试和社区反馈： Polars和DuckDB 在大多数分析操作中显著快于Pandas，尤其是百万行以上的数据集 DuckDB 在聚合和大量join的工作负载中表现尤为突出 Modin 相较Pandas有一定提速，但代价是更高的内存消耗 Pandas 2.x配合Arrow后端dtype 比1.x版本明显更快 注意：具体性能比例高度依赖硬件、数据特征和查询复杂度。务必在自己的工作负载上进行基准测试。 Polars——性能优先场景的新标杆 对于性能敏感的新项目，Polars已成为Pandas最有力的替代方案。 import polars as pl df = pl.read_parquet("events.parquet") result = ( df.lazy() .filter(pl.col("event_type") == "purchase") .group_by("user_id") .agg([ pl.col("amount").sum().alias("total_spent"), pl.col("amount").count().alias("num_purchases"), ]) .sort("total_spent", descending=True) .head(100) .collect() ) Polars的突出之处： ...