Polars vs Pandas v roce 2026: Praktické srovnání s příklady kódu

Proč se vůbec bavit o Polars, když máme Pandas?

Pokud pracujete s daty v Pythonu, Pandas je pravděpodobně první knihovna, kterou jste se naučili. A právem — za víc než patnáct let existence si vybudovala obrovský ekosystém, tisíce tutoriálů a prakticky univerzální podporu. Jenže svět se mění a s ním i nároky na zpracování dat.

V roce 2026 se prostě čím dál častěji setkáváte s datasety, které mají miliony řádků. Pandas na jednom jádru procesoru už to občas nestíhá. Upřímně, sám jsem se do situace dostal mockrát — čekáte minutu na groupby() a říkáte si, jestli to nejde líp.

A právě tady přichází na scénu Polars.

Je to knihovna napsaná v Rustu, využívá Apache Arrow jako paměťový formát a umí automaticky paralelizovat operace na všech jádrech procesoru. Aktuální verze Polars 1.38 (únor 2026) přináší přepracovaný streaming engine, podporu GPU akcelerace a vylepšenou práci s Parquet soubory. Na druhé straně Pandas 3.0 (leden 2026) zavedla Copy-on-Write jako výchozí režim, nový řetězcový typ s PyArrow backendem a syntaxi pd.col(). Obě knihovny se vyvíjejí — a obě mají své místo.

Tak se na to pojďme podívat prakticky. Žádné vágní „záleží na situaci" — ukážeme si funkční příklady kódu, změříme výkon a dáme konkrétní doporučení, kdy použít kterou.

Instalace a první kroky

Tohle je naštěstí ta jednodušší část. Obě knihovny nainstalujete jedním příkazem a Polars nemá žádné komplikované závislosti.

# Instalace obou knihoven
pip install pandas polars pyarrow

# Ověření verzí
import pandas as pd
import polars as pl

print(f"Pandas: {pd.__version__}")   # 3.0.x
print(f"Polars: {pl.__version__}")   # 1.38.x

Hned na začátku si všimnete jednoho zásadního rozdílu — Polars nemá index. V Pandas je index základní koncept, který ovlivňuje prakticky každou operaci. Polars se rozhodla jít jinou cestou — řádky jsou identifikovány pouze svou pozicí.

Zní to jako drobnost, ale v praxi to zjednodušuje spoustu věcí a odstraňuje celou kategorii chyb se zarovnáváním indexů. Kdo někdy řešil problémy s .reset_index() po každé operaci, ten ví, o čem mluvím.

Načítání dat: read_csv vs scan_csv

Začneme tím nejzákladnějším — načtením CSV souboru. V Pandas máte jedinou možnost: pd.read_csv(), která okamžitě nacpe celý soubor do paměti. Polars nabízí dvě varianty a ta druhá je docela zásadní.

# === PANDAS ===
import pandas as pd

df_pd = pd.read_csv("prodeje.csv")
print(df_pd.head())

# === POLARS (eager režim) ===
import polars as pl

df_pl = pl.read_csv("prodeje.csv")
print(df_pl.head())

# === POLARS (lazy režim — doporučeno pro velké soubory) ===
lf = pl.scan_csv("prodeje.csv")
# Zatím se nic nenačetlo — máme jen plán dotazu
print(type(lf))  # 

# Data se načtou až při zavolání .collect()
df_pl = lf.collect()
print(df_pl.head())

Funkce scan_csv() je taková tajná zbraň Polars. Nevčítá data okamžitě — místo toho vytvoří LazyFrame, tedy plán dotazu. Polars pak analyzuje celý řetězec operací a optimalizuje ho. Pokud třeba za načtením následuje filtr a výběr sloupců, Polars přečte z CSV pouze potřebné sloupce a řádky. Vy nemusíte nic nastavovat.

Co je lazy evaluation a proč na tom záleží

Lazy evaluation (líné vyhodnocování) znamená, že operace se nespouštějí hned. Zaznamenávají se do plánu dotazu a až zavoláte .collect(), Polars celý plán projde, optimalizuje a teprve pak provede.

Optimalizace zahrnují mimo jiné:

• Predicate pushdown — filtry se aplikují co nejdříve, ideálně už při čtení souboru
• Projection pushdown — čtou se pouze sloupce, které skutečně potřebujete
• Sloučení operací — víc po sobě jdoucích filtrů se sloučí do jednoho

Plán dotazu si můžete prohlédnout pomocí metody .explain():

plan = (
    pl.scan_csv("prodeje.csv")
    .filter(pl.col("castka") > 1000)
    .select(["zakaznik", "castka", "datum"])
)

print(plan.explain())
# Uvidíte, že Polars přečte jen 3 sloupce
# a filtr aplikuje už při čtení

Filtrování dat

Filtrování řádků — operace, kterou děláte desítkykrát denně. Syntaxe se mezi knihovnami mírně liší, ale princip je v podstatě stejný.

import pandas as pd
import polars as pl

# Ukázková data
data = {
    "mesto": ["Praha", "Brno", "Ostrava", "Plzeň", "Liberec"],
    "populace": [1_350_000, 385_000, 285_000, 175_000, 105_000],
    "kraj": ["Středočeský", "Jihomoravský", "Moravskoslezský",
             "Plzeňský", "Liberecký"]
}

df_pd = pd.DataFrame(data)
df_pl = pl.DataFrame(data)

# === PANDAS: filtrování booleovskou maskou ===
velka_mesta_pd = df_pd[df_pd["populace"] > 200_000]

# === POLARS: metoda .filter() s výrazem ===
velka_mesta_pl = df_pl.filter(pl.col("populace") > 200_000)

# Složitější podmínka — kombinace filtrů
# PANDAS
vyber_pd = df_pd[
    (df_pd["populace"] > 100_000) &
    (df_pd["kraj"].str.contains("Morav"))
]

# POLARS
vyber_pl = df_pl.filter(
    (pl.col("populace") > 100_000) &
    (pl.col("kraj").str.contains("Morav"))
)

Syntaxe Polars je trochu upovídanější — místo přímého df["sloupec"] píšete pl.col("sloupec"). Zpočátku to může působit zbytečně, ale má to dobrý důvod. Výrazy (expressions) jsou v Polars plnohodnotnými objekty a umožňují optimalizaci, na kterou booleovská maska v Pandas prostě nedosáhne.

GroupBy a agregace

Seskupování dat a výpočet agregací — to je chleba s máslem každé datové analýzy. A tady se syntaxe liší výrazněji.

# === PANDAS ===
# Jednoduchá agregace
prumer_pd = df_pd.groupby("kraj")["populace"].mean()

# Více agregací najednou
agregace_pd = df_pd.groupby("kraj").agg(
    prumerna_populace=("populace", "mean"),
    pocet_mest=("mesto", "count"),
    nejvetsi_mesto=("populace", "max")
)

# === POLARS ===
# Jednoduchá agregace
prumer_pl = df_pl.group_by("kraj").agg(
    pl.col("populace").mean()
)

# Více agregací najednou
agregace_pl = df_pl.group_by("kraj").agg(
    pl.col("populace").mean().alias("prumerna_populace"),
    pl.col("mesto").count().alias("pocet_mest"),
    pl.col("populace").max().alias("nejvetsi_mesto")
)

V Polars používáte metodu .alias() pro pojmenování výsledných sloupců — v Pandas se to řeší přes slovník s pojmenovanými argumenty. Obě varianty jsou přehledné, ale přístup Polars je konzistentnější a líp se skládá do složitějších dotazů.

Mimochodem, jeden detail, na kterém se chytí skoro každý: v Polars se metoda jmenuje group_by() s podtržítkem, zatímco v Pandas je to groupby() bez podtržítka. Drobnost, ale zpočátku to spolehlivě produkuje chyby.

Řazení a výběr sloupců

# === ŘAZENÍ ===
# Pandas
serazeno_pd = df_pd.sort_values("populace", ascending=False)

# Polars
serazeno_pl = df_pl.sort("populace", descending=True)

# === VÝBĚR SLOUPCŮ ===
# Pandas
vyber_pd = df_pd[["mesto", "populace"]]

# Polars
vyber_pl = df_pl.select(["mesto", "populace"])

# Polars — výběr s transformací v jednom kroku
vyber_pl = df_pl.select(
    pl.col("mesto"),
    (pl.col("populace") / 1000).alias("populace_tisice")
)

V Polars metoda .select() umožňuje nejen vybrat sloupce, ale rovnou na nich provádět transformace. To je fajn výhoda — v Pandas byste museli výběr a transformaci řešit ve dvou krocích.

Spojování tabulek (join)

Práce s více tabulkami a jejich spojování je další základní dovednost. Syntaxe je v obou knihovnách hodně podobná, ale Polars tu nabízí výrazně lepší výkon.

# Druhá tabulka s doplňujícími informacemi
kraje_data = {
    "kraj": ["Středočeský", "Jihomoravský", "Moravskoslezský",
             "Plzeňský", "Liberecký"],
    "rozloha_km2": [11_015, 7_188, 5_427, 7_561, 3_163]
}

kraje_pd = pd.DataFrame(kraje_data)
kraje_pl = pl.DataFrame(kraje_data)

# === PANDAS ===
spojeno_pd = df_pd.merge(kraje_pd, on="kraj", how="left")

# === POLARS ===
spojeno_pl = df_pl.join(kraje_pl, on="kraj", how="left")

V Pandas používáte merge(), v Polars join(). Parametr how funguje stejně — "left", "inner", "outer" i "cross". Pro velké datasety je join v Polars klidně až 13× rychlejší díky paralelnímu zpracování a efektivnějším algoritmům.

Výkonnostní srovnání

Tak, a teď ta část, na kterou asi čekáte. Konkrétní čísla. Následující tabulka shrnuje typické výkonnostní rozdíly naměřené na datasetu o velikosti přibližně 1 GB (cca 10 milionů řádků):

Operace	Pandas 3.0	Polars 1.38 (eager)	Polars 1.38 (lazy)	Zrychlení
Načtení CSV	8,2 s	1,6 s	0,9 s*	5–9×
Filtrování	1,4 s	0,3 s	0,2 s	5–7×
GroupBy + mean	2,1 s	0,8 s	0,6 s	3–4×
Řazení	4,8 s	0,4 s	0,4 s	12×
Join (dvě 1GB tabulky)	11,0 s	0,8 s	0,7 s	14–16×

* U lazy režimu závisí čas na tom, jaké operace následují — Polars může díky predicate pushdown přečíst jen zlomek dat.

Paměťová náročnost je další oblast, kde Polars jasně vede. Pandas typicky potřebuje 5–10× více RAM než je velikost datasetu. Polars vystačí s 2–4×. Pro dataset o velikosti 1 GB to v praxi znamená rozdíl mezi 1,4 GB a třeba 6–8 GB spotřebované paměti. To není málo.

Proč je Polars tak rychlý?

Tady je krátký přehled důvodů (a upřímně, některé z nich jsou docela fascinující z technického hlediska):

• Rust pod kapotou — Polars je napsaný v Rustu, jednom z nejrychlejších systémových jazyků. Pandas stojí na NumPy a Pythonu, které mají vyšší režii.
• Paralelní zpracování — Polars automaticky využívá všechna jádra procesoru. Pandas pracuje na jednom jádru (ano, i v roce 2026).
• Apache Arrow — Polars používá Apache Arrow jako paměťový formát, optimalizovaný pro sloupcové operace s nulovým kopírováním dat mezi knihovnami.
• Optimalizátor dotazů — lazy režim umožňuje Polars přeuspořádat a sloučit operace pro maximální efektivitu.
• SIMD instrukce — využití vektorizovaných instrukcí procesoru pro masivní paralelismus na úrovni dat.

Kompletní příklad: Analýza prodejních dat

Dost bylo teorie — pojďme si obě knihovny porovnat na reálnějším příkladu. Vytvoříme si ukázkový dataset prodejních dat a provedeme typický analytický postup, jaký byste dělali v praxi.

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

# Vygenerujeme ukázkový dataset
np.random.seed(42)
n = 100_000

data = {
    "datum": pd.date_range("2025-01-01", periods=n, freq="h"),
    "produkt": np.random.choice(
        ["Notebook", "Monitor", "Klávesnice", "Myš", "Sluchátka"],
        size=n
    ),
    "kategorie": np.random.choice(
        ["Elektronika", "Příslušenství"], size=n
    ),
    "castka": np.random.uniform(100, 50_000, size=n).round(2),
    "mnozstvi": np.random.randint(1, 20, size=n),
    "region": np.random.choice(
        ["Čechy", "Morava", "Slezsko"], size=n
    )
}

# === PANDAS ANALÝZA ===
df_pd = pd.DataFrame(data)

# Filtr: jen prodeje nad 1000 Kč v roce 2025
prodeje_pd = df_pd[
    (df_pd["castka"] > 1000) &
    (df_pd["datum"].dt.year == 2025)
]

# Měsíční tržby podle regionu
mesicni_pd = prodeje_pd.groupby(
    [prodeje_pd["datum"].dt.month, "region"]
).agg(
    celkove_trzby=("castka", "sum"),
    pocet_objednavek=("castka", "count"),
    prumerna_objednavka=("castka", "mean")
).reset_index()

print(mesicni_pd.head(10))

# === POLARS ANALÝZA (lazy režim) ===
df_pl = pl.DataFrame(data)

mesicni_pl = (
    df_pl.lazy()
    .filter(
        (pl.col("castka") > 1000) &
        (pl.col("datum").dt.year() == 2025)
    )
    .group_by(
        pl.col("datum").dt.month().alias("mesic"),
        "region"
    )
    .agg(
        pl.col("castka").sum().alias("celkove_trzby"),
        pl.col("castka").count().alias("pocet_objednavek"),
        pl.col("castka").mean().alias("prumerna_objednavka")
    )
    .sort(["mesic", "region"])
    .collect()
)

print(mesicni_pl.head(10))

Všimněte si, jak Polars verze s lazy režimem elegantně řetězí operace do jednoho výrazu. Žádný mezikrok, žádné dočasné proměnné — filtr, seskupení, agregace a řazení tvoří jeden plynulý dotaz, který Polars interně optimalizuje. Osobně mi tohle připomíná psaní SQL, jen v Pythonu.

Kdy použít Pandas a kdy Polars

Neexistuje jednoznačná odpověď „vždy používejte X". Každá knihovna má své silné stránky. Tady je můj pragmatický pohled na věc.

Zůstaňte u Pandas, když:

• Pracujete s malými až středními datasety (do stovek MB) — výkon Pandas je naprosto dostatečný a nemusíte se učit novou syntaxi
• Potřebujete maximální kompatibilitu se scikit-learn, statsmodels, Matplotlib a dalšími knihovnami ML ekosystému
• Děláte rychlou explorativní analýzu v Jupyter Notebooku — Pandas má pořád lepší integraci s interaktivními nástroji
• Váš tým zná Pandas a přeučování by přineslo víc nákladů než benefitů
• Pracujete s existujícím kódem, který je na Pandas postavený

Přejděte na Polars, když:

• Zpracováváte datasety větší než 1 GB — tady se výkonnostní rozdíl projeví opravdu dramaticky
• Potřebujete ETL pipeline s opakovaným zpracováním velkých objemů dat
• Narazili jste na paměťové limity — Polars spotřebuje zlomek RAM oproti Pandas
• Chcete využívat lazy evaluation pro automatickou optimalizaci dotazů
• Stavíte nový projekt od nuly a nemáte žádné legacy závislosti

Kombinujte obě, když:

V praxi se (alespoň podle mé zkušenosti) nejlíp osvědčuje hybridní přístup. Zpracujte data v Polars — načtení, čištění, transformace, agregace — a na konci pipeline to převeďte na Pandas DataFrame pro vizualizaci nebo machine learning:

# Zpracování v Polars
vysledek = (
    pl.scan_csv("velky_dataset.csv")
    .filter(pl.col("status") == "aktivni")
    .group_by("kategorie")
    .agg(pl.col("trzba").sum().alias("celkem"))
    .collect()
)

# Konverze na Pandas pro scikit-learn / matplotlib
df_pandas = vysledek.to_pandas()

# Nyní můžete používat Pandas ekosystém
import matplotlib.pyplot as plt
df_pandas.plot(kind="bar", x="kategorie", y="celkem")
plt.show()

Konverze mezi Polars a Pandas je díky sdílenému Apache Arrow backendu překvapivě rychlá — prakticky nulové kopírování dat. Metody .to_pandas() a pl.from_pandas() fungují spolehlivě.

Migrace z Pandas na Polars: Přehled klíčových rozdílů

Pokud se rozhodnete migrovat existující kód, tady je přehled toho, na co nejčastěji narazíte. Doporučuju si tuhle tabulku uložit — vrátíte se k ní víckrát, než byste čekali.

Koncept	Pandas	Polars
Index řádků	Ano (numerický nebo pojmenovaný)	Ne — řádky jsou identifikovány pozicí
Režim zpracování	Pouze eager	Eager i lazy
Paralelismus	Jedno jádro	Všechna jádra automaticky
Paměťový backend	NumPy pole	Apache Arrow
Mutabilita	DataFrame je měnitelný	DataFrame je efektivně neměnný
Přístup k sloupci	df["sloupec"]	pl.col("sloupec") ve výrazech
GroupBy	df.groupby()	df.group_by()
Řazení	sort_values(ascending=False)	sort(descending=True)
Join	df.merge()	df.join()
Chybějící hodnoty	NaN	null

Polars má taky výbornou oficiální migrační příručku, která pokrývá všechny běžné scénáře přechodu z Pandas.

Často kladené otázky

Je Polars opravdu rychlejší než Pandas?

Ano, a to výrazně. V drtivé většině benchmarků je Polars 3× až 30× rychlejší v závislosti na typu operace. Největší rozdíl uvidíte u řazení (až 12×), joinů (až 16×) a načítání velkých CSV souborů (až 9×). Za tím stojí kombinace Rustu, Apache Arrow, paralelního zpracování a optimalizátoru dotazů.

Nahradí Polars Pandas úplně?

V dohledné době ne. Pandas má obrovský ekosystém — scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, statsmodels a stovky dalších knihoven očekávají Pandas DataFrame jako vstup. Polars je skvělý pro zpracování a transformaci dat, ale pro ML a vizualizaci budete zatím potřebovat konverzi na Pandas. Situace se ale mění — třeba Plotly 6.0 už nativně podporuje Polars přes knihovnu Narwhals.

Jak těžké je přejít z Pandas na Polars?

Křivka učení je mírnější, než byste čekali. Syntaxe Polars je intuitivní a pokud znáte SQL, bude vám připadat přirozená. Hlavní mentální posun spočívá v přechodu od imperativního stylu (v Pandas krok za krokem měníte DataFrame) k deklarativnímu stylu (v Polars popíšete, co chcete, a necháte optimalizátor pracovat). Většina vývojářů se adaptuje během jednoho až dvou týdnů.

Mohu používat Polars v Jupyter Notebooku?

Rozhodně. Polars DataFrames se v Jupyter zobrazují jako přehledné formátované tabulky. Lazy režim funguje bez omezení — stačí na konci zavolat .collect(). Pro vizualizaci pak výsledek převedete na Pandas pomocí .to_pandas().

Zvládne Polars datasety větší než RAM?

Ano, zvládne. Polars podporuje streaming režim, který zpracovává data po částech a umožňuje pracovat s datasety většími, než je dostupná operační paměť. Stačí u lazy dotazu zavolat .collect(streaming=True). Pandas toto nativně neumí — potřebujete externí knihovnu jako Dask.