Pandas vs Polars Python: Qual Usar para Análise de Dados?

Pandas vs Polars Python, descubra qual usar em seus projetos de dados. Veja testes práticos de performance e aprenda qual ferramenta escolher em cada situação.

Introdução

Fala, impressionador!

Se você trabalha com dados em Python, provavelmente usa o Pandas no dia a dia. Mas já ouviu falar do Polars? Em alguns testes, o Polars pode ser até 10 vezes mais rápido que o Pandas. Isso significa que você deveria abandonar o Pandas?

Neste guia, você vai entender as diferenças práticas entre Pandas e Polars, ver testes reais de performance com códigos completos e descobrir qual caminho seguir nos seus projetos de análise de dados.

Ao final, você vai saber exatamente quando usar cada ferramenta e por que o Pandas continua sendo essencial, mesmo com a chegada do Polars.

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O que são o Pandas e o Polars?

Pandas: o padrão da análise de dados

O Pandas é a biblioteca mais usada para trabalhar com dados em Python. Se você já fez análise de dados, manipulação de planilhas ou tratamento de informações, provavelmente usou Pandas.

Criado há mais de 10 anos, o Pandas é a ferramenta padrão do mercado. Ele trabalha com data frames (tabelas) e oferece funções para ler arquivos, filtrar dados, fazer cálculos e criar visualizações.

Por trás dos panos, o Pandas usa NumPy e tem partes críticas escritas em C, o que o torna muito eficiente. Então, se alguém diz que o Pandas é lento, isso não é verdade. Ele é excelente para a maioria dos casos.

Polars: a nova geração

O Polars surgiu mais recentemente com foco em Big Data e performance. Ele foi desenvolvido para trabalhar com grandes volumes de dados de forma mais eficiente que o Pandas.

A principal diferença técnica é que o Polars é totalmente escrito em Rust, uma linguagem de programação mais difícil de usar, mas extremamente eficiente. O Polars disponibiliza uma interface em Python, juntando o melhor dos dois mundos: a facilidade do Python com a velocidade do Rust.

Outra diferença importante é que o Polars usa o formato Apache Arrow para armazenar dados na memória, priorizando operações em colunas. Isso acelera cálculos como médias, somas e agregações quando você trabalha com muitas linhas.

Instalação das bibliotecas

Tanto Pandas quanto Polars não vêm instalados por padrão no Python. Para instalar, use:

pip install pandas
pip install polars

Teste 1: Criando dados com NumPy

No primeiro teste, vamos criar uma base de dados com 10 milhões de linhas usando NumPy, e então comparar o desempenho entre Pandas e Polars ao carregar e processar essa base.

O objetivo é medir:

• Tempo para carregar os dados no DataFrame;
• Tempo para executar uma análise simples;
• Tempo total de processamento.

Para a criação da base de dados podemos usar o seguinte código:

import pandas as pd
import polars as pl
import numpy as np
import time

n = 10_000_000

categorias = ['Eletrônicos', 'Roupas', 'Alimentos', 'Livros', 'Brinquedos']

data = {
    "categoria": np.random.choice(categorias, n),
    "valor_venda": np.random.uniform(10, 1000, n),
    "ano": np.random.choice([2022, 2023, 2024, 2025], n)
}

A base de dados possui 10 milhões de linhas e 3 colunas: categoria do produto (categoria), valor da venda (valor_venda) e ano (ano).

O teste com Pandas será feito da seguinte maneira:

print("Iniciando teste com PANDAS...")

start_pd = time.time()
df_pd = pd.DataFrame(data)

print("Tempo de carregar a base de dados:", time.time() - start_pd)

resultado_pd = df_pd.groupby(['ano', 'categoria']).agg(
    valor_medio=('valor_venda', 'mean'),
    vendas_total=('valor_venda', 'sum')
)

end_pd = time.time()

tempo_pandas = end_pd - start_pd

print(f"Tempo total (Pandas): {tempo_pandas:.4f} segundos")
print(resultado_pd.head())
print("-" * 40)

O código acima:

• Converte o dicionário NumPy em um DataFrame Pandas;
• Agrupa por ano e categoria;
• Calcula média e soma das vendas;
• Mede o tempo total de execução.

Por outro lado o teste com Polars será feito da seguinte maneira:

print("Iniciando teste com POLARS...")

start_pl = time.time()
df_pl = pl.DataFrame(data)

print("Tempo de carregar a base de dados:", time.time() - start_pl)

# Criando o plano de execução (Lazy)
query_pl = (
    df_pl.lazy()
    .group_by(['ano', 'categoria'])
    .agg([
        pl.col('valor_venda').mean().alias('valor_medio'),
        pl.col('valor_venda').sum().alias('vendas_total')
    ])
    .sort(['ano', 'categoria'])
)

# Executando o plano
start_exec_pl = time.time()
resultado_pl = query_pl.collect()
end_pl = time.time()

tempo_polars_exec = end_pl - start_exec_pl
tempo_polars_total = end_pl - start_pl

print(f"Tempo de EXECUÇÃO (Polars): {tempo_polars_exec:.4f} segundos")
print(f"Tempo total (Polars): {tempo_polars_total:.4f} segundos")
print(resultado_pl.head())
print("-" * 40)
print(f"Tempo Pandas:   {tempo_pandas:.4f} s")
print(f"Tempo Polars:   {tempo_polars_total:.4f} s")

• Converte NumPy em um DataFrame Polars;
• Cria um plano de execução lazy, sem processar nada ainda;
• Define agregações com a sintaxe de expressões do Polars;
• Executa tudo apenas no .collect();
• Mede separadamente:
  • Tempo de execução real do processamento
  • Tempo total (carregamento + execução)

No primeiro teste, os resultados revelam diferenças claras entre Pandas e Polars.

O Pandas se mostrou muito rápido no carregamento dos dados, principalmente porque trabalha de forma nativa com arrays NumPy, o que evita etapas adicionais de conversão.

Ele também apresentou uma velocidade razoável na execução das operações de agrupamento e agregação, o que faz com que, em muitos casos, o tempo total de processamento seja menor.

Já o Polars apresentou um comportamento diferente. O carregamento inicial foi um pouco mais lento — e isso é esperado, já que ele precisa converter os dados para o formato Apache Arrow antes de utilizá-los internamente.

Porém, essa desvantagem inicial é compensada rapidamente: na etapa de análise, o Polars executa as operações de forma muito mais rápida, chegando facilmente a ser entre 5 e 10 vezes mais veloz do que o Pandas em tarefas semelhantes.

Essa diferença acontece por motivos bem específicos. No Pandas, a integração direta com NumPy favorece o carregamento, mas o processamento é feito essencialmente em single-core, sem paralelização nativa.

Já o Polars trabalha com paralelização automática, utilizando melhor os múltiplos núcleos do processador.

Além disso, quando usamos a API Lazy, o Polars consegue montar um plano de execução otimizado, eliminando etapas desnecessárias e reorganizando operações para obter o máximo desempenho.

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Teste 2: Lendo arquivos CSV

Depois de testar Pandas e Polars carregando dados diretamente do NumPy, chegou a hora de analisar um cenário mais próximo da vida real: leitura de um arquivo CSV grande. Para isso, utilizamos o mesmo conjunto de 10 milhões de registros, mas agora exportado para um arquivo "dados.csv".

O objetivo é comparar como cada biblioteca se comporta quando precisa ler um arquivo externo e depois executar a mesma análise: agrupar por ano e categoria e calcular a média e a soma das vendas.

No Pandas o teste acontece da maneira tradicional, usando read_csv() para carregar os dados diretamente na memória e, em seguida, realizando a agregação.

print("Iniciando teste com PANDAS...")

start_pd = time.time()
df_pd = pd.read_csv("dados.csv")

print("Tempo de carregar a base de dados:", time.time() - start_pd)

resultado_pd = df_pd.groupby(['ano', 'categoria']).agg(
    valor_medio=('valor_venda', 'mean'),
    vendas_total=('valor_venda', 'sum')
)

end_pd = time.time()
tempo_pandas = end_pd - start_pd

print(f"Tempo total (Pandas): {tempo_pandas:.4f} segundos")
print(resultado_pd.head())
print("-" * 40)

no código acima, o arquivo é totalmente carregado na RAM, e só depois o Pandas consegue executar a análise. Apesar de eficiente, esse passo depende muito da velocidade de I/O e da capacidade de memória da máquina.

No Polars, entretanto, a leitura do CSV é feita de forma muito diferente. Em vez de carregar o arquivo inteiro na memória, utilizamos scan_csv(), que cria uma referência ao arquivo e só realiza a leitura quando a consulta for executada via .collect().

print("Iniciando teste com POLARS...")

start_pl = time.time()

df_pl = pl.scan_csv("dados.csv")
print("Tempo de carregar a base de dados:", time.time() - start_pl)

query_pl = (
    df_pl.lazy()
    .group_by(['ano', 'categoria'])
    .agg([
        pl.col('valor_venda').mean().alias('valor_medio'),
        pl.col('valor_venda').sum().alias('vendas_total')
    ])
    .sort(['ano', 'categoria'])
)

start_exec_pl = time.time()
resultado_pl = query_pl.collect()
end_pl = time.time()

tempo_polars_exec = end_pl - start_exec_pl
tempo_polars_total = end_pl - start_pl

print(f"Tempo de EXECUÇÃO (Polars): {tempo_polars_exec:.4f} segundos")
print(f"Tempo total (Polars): {tempo_polars_total:.4f} segundos")
print(resultado_pl.head())
print("-" * 40)
print(f"Tempo Pandas:   {tempo_pandas:.4f} s")
print(f"Tempo Polars:   {tempo_polars_total:.4f} s")

Essa abordagem lazy permite que o Polars otimize a leitura do CSV e execute apenas o necessário. Na prática, isso evita carregar colunas desnecessárias, reduz operações intermediárias e aproveita paralelização automática durante o processamento.

Ao comparar a performance das duas bibliotecas lendo o mesmo arquivo CSV, a diferença é muito clara.

No Pandas, o carregamento do arquivo levou alguns segundos, já que ele precisa ler todo o conteúdo para a memória antes de qualquer análise. A etapa de execução foi relativamente rápida, mas o tempo total ficou próximo de quatro segundos.

Já no Polars, o comportamento foi surpreendente. O tempo de “carregamento” medido praticamente zerou — isso acontece porque scan_csv() não carrega nada de imediato, apenas cria o plano de leitura. A execução efetiva da análise, realizada durante o .collect(), foi muito rápida, resultando em um tempo total cerca de dez vezes menor do que o do Pandas.

Essa diferença tão expressiva ocorre porque o Polars, além de otimizar o processo de leitura e evitar o carregamento completo do arquivo, também distribui automaticamente o trabalho entre múltiplos núcleos do processador. O Pandas, por outro lado, continua limitado ao modelo de execução em single-thread.

Quando usar Pandas?

Use Pandas quando:

1. Você está começando na área de dados - É a ferramenta padrão do mercado e tem muito mais material de estudo disponível;
2. Suas bases não são gigantescas - Se você trabalha com milhares ou centenas de milhares de linhas, o Pandas funciona perfeitamente;
3. Precisa de integração com outras bibliotecas - Quase todas as ferramentas de Machine Learning e visualização integram nativamente com Pandas;
4. O tempo de execução não é crítico - Se esperar 4-5 segundos não é problema, não precisa complicar;
5. Você já domina Pandas - Continue usando e aprendendo mais sobre ele.

Quando migrar para Polars?

Considere usar Polars quando:

1. Trabalha com Big Data - Bases com dezenas de milhões de linhas ou centenas de colunas;
2. O tempo de processamento está muito longo - Se suas análises demoram horas, o Polars pode reduzir para minutos;
3. Precisa otimizar recursos - O Polars usa memória de forma mais eficiente;
4. Trabalha com arquivos CSV grandes - O modo lazy do Polars é excelente para isso;
5. Já domina Pandas e quer evoluir - Aprender Polars é o próximo passo natural.

Conclusão

Os principais aspectos das duas bibliotecas estão listados na tabela abaixo:

O Polars não veio para substituir o Pandas, mas para complementar o ecossistema Python de análise de dados. Cada ferramenta tem seu lugar.

O Pandas é essencial para aprender, para a maioria dos projetos e para integração com outras ferramentas. Já o Polars é poderoso quando você precisa processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

Comece pelo Pandas, domine-o completamente e, quando encontrar limitações de performance em projetos reais, aí sim explore o Polars.

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