Polars vs Pandas : Le guide complet 2025

Polars fait de plus en plus parler de lui dans l'écosystème Python data. Mais faut-il vraiment abandonner Pandas ? Dans cet article, nous comparons les deux bibliothèques pour vous aider à faire le bon choix.

Performance : Polars prend l'avantage

Polars est conçu pour la performance dès le départ :

import polars as pl
import pandas as pd
import time

# Test de performance sur un gros dataset
df_pandas = pd.read_csv("large_dataset.csv")
df_polars = pl.read_csv("large_dataset.csv")

# Opération de groupby
start = time.time()
result_pandas = df_pandas.groupby('category').agg({'value': 'sum'})
pandas_time = time.time() - start

start = time.time() 
result_polars = df_polars.groupby('category').agg(pl.col('value').sum())
polars_time = time.time() - start

print(f"Pandas: {pandas_time:.2f}s")
print(f"Polars: {polars_time:.2f}s")

Résultat typique : Polars est 2 à 10x plus rapide selon l'opération.

Syntaxe : Deux approches différentes

Pandas (approche familière)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Paris', 'Lyon', 'Nice']
})

result = df[df['age'] > 25].groupby('city')['age'].mean()

Polars (expression API)

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35], 
    'city': ['Paris', 'Lyon', 'Nice']
})

result = df.filter(pl.col('age') > 25).groupby('city').agg(pl.col('age').mean())

Quand choisir quoi ?

Choisissez Pandas si :

• Vous travaillez en équipe avec du code legacy
• Vous utilisez beaucoup de bibliothèques d'écosystème (scikit-learn, etc.)
• Vous préférez la syntaxe familière
• Vos datasets sont petits/moyens (< 1GB)

Choisissez Polars si :

• Performance critique pour votre usage
• Vous travaillez avec de gros volumes de données
• Vous appréciez la syntaxe fonctionnelle moderne
• Vous créez du nouveau code

Conclusion

Les deux bibliothèques ont leur place. Polars excelle en performance, Pandas en maturité d'écosystème. Le choix dépend de vos contraintes spécifiques.

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