Pandas vs. Polars: Ein Vergleich für die Datenanalyse mit Python
13.02.2026
Einführung in die Welt der Datenanalyse
Die Welt der Datenanalyse entwickelt sich rasant, und Python ist dabei eine der führenden Sprachen. Zwei bemerkenswerte Bibliotheken, die Analysten und Datenwissenschaftler in Python verwenden, sind Pandas und Polars. Beide bieten leistungsstarke Werkzeuge zur Datenmanipulation, aber welche ist die bessere Wahl für Ihr nächstes Projekt?
Was ist Pandas?
Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek, die 2008 von Wes McKinney entwickelt wurde. Sie ist bekannt für ihre benutzerfreundlichen Datenstrukturen und bietet DataFrames, die zweidimensionale, tabellenartige Datenstrukturen darstellen. Pandas ist weithin anerkannt für seine Flexibilität und Vielseitigkeit, insbesondere wenn es um das Handling grosser Datensätze geht.
Was ist Polars?
Polars ist eine relativ neue, aber schnell aufstrebende Bibliothek für die Datenverarbeitung in Python. Sie ist bekannt für ihre Geschwindigkeit und Effizienz, da sie die Daten in einem speicherfreundlichen Format verarbeitet. Polars ist geschrieben in Rust, was zu einer beeindruckenden Performance führt, insbesondere bei grossen Datenmengen.
Leistung und Effizienz
In Bezug auf die Leistung liegt Polars oft vor Pandas, insbesondere bei grossen Datenmengen. Dies liegt vor allem an der parallelen Ausführung und der Nutzung moderner CPU-Architekturen. Pandas hingegen kann bei kleineren bis mittleren Datensätzen konkurrenzfähig sein, bietet jedoch weniger Optimierungen für moderne Hardware.
Benutzerfreundlichkeit
Pandas ist bekannt für seine intuitive API und seine umfangreiche Dokumentation, was es zu einer bevorzugten Wahl für Anfänger macht. Polars bietet eine ähnliche API, die jedoch weniger ausgereift ist. Fortgeschrittene Anwender könnten die zusätzlichen Schritte schätzen, die Polars benötigt, um maximale Effizienz zu erreichen.
Funktionalitäten und Flexibilität
Pandas bietet eine breite Palette von Funktionen für die Datenmanipulation, darunter fortgeschrittene Filtermöglichkeiten, Pivot-Tabellen und Zeitreihenanalyse. Polars hingegen konzentriert sich auf Kernfunktionalitäten und bietet dennoch leistungsstarke Werkzeuge wie LazyFrames für die verzögerte Ausführung von Operationen.
Wann sollte man Pandas wählen?
Pandas ist ideal für Projekte, bei denen Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund stehen. Wenn Ihr Fokus auf der schnellen Entwicklung und einem grossen Ökosystem von Hilfsbibliotheken liegt, könnte Pandas die richtige Wahl sein.
Wann sollte man Polars wählen?
Polars ist die bessere Wahl, wenn Sie mit sehr grossen Datensätzen arbeiten und die Leistung entscheidend ist. Wenn Sie bereit sind, in eine neue Bibliothek zu investieren und von der Geschwindigkeit profitieren möchten, ist Polars möglicherweise die richtige Entscheidung.
Fazit
Die Wahl zwischen Pandas und Polars hängt stark von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Beide Bibliotheken haben ihre Stärken und Schwächen, und oft kann eine Kombination aus beiden die beste Lösung darstellen.