Polars vs Pandas u 2026: Detaljna usporedba za obradu podataka u Pythonu

Ažurirano: 2. kolovoza 2026.

Polars je Python biblioteka za obradu podataka napisana u Rustu koja u većini benchmarkova iz 2025. i 2026. nadmašuje Pandas 5 do 30 puta zahvaljujući multi-threadingu, lazy evaluationu i Apache Arrow columnar formatu. Pandas ostaje standardni izbor za mali do srednji skup podataka i široki ekosustav integracija, dok Polars uzima maha kada radite s desecima milijuna redaka ili trebate deterministički paralelizam bez GIL-a. Ovaj vodič uspoređuje obje biblioteke kroz performanse, API dizajn, memoriju i migracijski put.

• Polars 1.x (stabilan od svibnja 2024., verzija 1.15+ u 2026.) koristi Rust runtime i Apache Arrow memoriju, što omogućuje 5–30× bržu obradu podataka od Pandas-a na višejezgrenim CPU-ovima.
• Pandas 2.2+ podržava PyArrow backend (dtype_backend="pyarrow"), čime dobiva dio memorijskih prednosti Polars-a bez migracije, ali bez multi-threadinga.
• Polars ima izražajni API baziran na expression-ima i podržava lazy način rada s pushdown optimizacijama, dok Pandas radi eager po defaultu.
• Streaming engine u Polars-u (stabiliziran kroz 2025.) omogućuje obradu skupova podataka većih od RAM-a bez Dask-a ili Spark-a.
• Ekosustav Pandas-a i dalje je dominantan: matplotlib, scikit-learn, statsmodels i FastAPI paginacija svi rade s DataFrame-om iz Pandas-a bez konverzije.
• Za nove ETL pipeline-e u 2026. razmislite o Polars-u; za analitičke Jupyter workflow-e i interoperabilnost s ML alatima Pandas i dalje pobjeđuje.

Što je Polars i zašto se svi bacaju na njega

Polars je open-source DataFrame biblioteka koju je 2020. pokrenuo Ritchie Vink kao pokušaj rješavanja Pandas-ovih tradicionalnih boljki: single-threaded izvršavanje, teško bavljenje memorijom i neintuitivno rukovanje s missing vrijednostima. Napisana je u Rustu, koristi Apache Arrow kao internu memorijsku reprezentaciju i eksponira dva sučelja: jedno za Python (koje ovdje koristimo) i jedno za Rust.

Da budem iskren, prvi put sam Polars ozbiljno pogledao tek kad me jedan endpoint u produkciji počeo ubijati p99 latencijom. U vlastitim FastAPI projektima često sam trebao učitati desetke milijuna redaka iz Parquet-a, izvršiti agregaciju i vratiti rezultat kroz endpoint. S Pandas-om je to značilo read_parquet koji sjedi na jednoj jezgri dok je server IO-bound i ne odgovara na druge zahtjeve. Kada sam prebacio taj dio na Polars, ista operacija je pala s 14 sekundi na 1.6 sekundi bez ikakve dodatne konfiguracije. To je konkretna praktična razlika koja se odražava na p99 latenciju endpointa.

Verzija 1.0 izašla je u svibnju 2024., čime su API stabilizirali i uveli semver garancije. Do sredine 2026. Polars je na verziji 1.15+ i podržava streaming engine, Cloud katalog integraciju (Iceberg, Delta, Unity Catalog) i eksperimentalni GPU backend preko cuDF-a. Više o promjenama nalazite u službenim Polars release notes.

Polars vs Pandas: usporedna tablica

Prije nego uđemo u detalje, evo sažete tablice koja pokriva dimenzije koje najčešće utječu na odluku o odabiru:

Karakteristika	Polars 1.15+	Pandas 2.2+
Jezik implementacije	Rust (bez GIL-a)	Python + C/Cython (drži GIL)
Multi-threading	Automatski, sve jezgre	Uglavnom single-threaded
Memorijski format	Apache Arrow (nativno)	NumPy default, PyArrow opcija
Lazy evaluation	Da, s query optimizerom	Ne (samo eager)
Streaming (larger-than-memory)	Da, ugrađen	Ne bez Dask/Modin
API stil	Expression-based, method chaining	Attribute i indexer (loc/iloc)
Ekosustav (plotting, ML)	Rastući	Dominantan (matplotlib, sklearn, statsmodels)
Krivulja učenja	Strmija ako dolazite iz Pandas-a	Blaga, ogromno gradivo online
Missing data	Eksplicitan null tip	NaN (float), NA (PyArrow)

Ova tablica nije apsolutna presuda. Odluka ovisi o veličini podataka, timu i produkcijskim ograničenjima, o čemu detaljnije govorim u zadnjem odjeljku.

Je li Polars stvarno brži od Pandas-a?

Kratki odgovor: da, u većini realnih scenarija koji uključuju grupiranje, filtriranje ili spajanje na skupu većem od par milijuna redaka. Duži odgovor traži razumijevanje zašto.

Pandas izvršava operacije redoslijedom kojim ih napišete i uglavnom na jednoj jezgri jer sadrži Python GIL. Polars ima interni query planer koji zna reorganizirati redoslijed operacija (npr. spustiti filter ispod grupiranja) i paralelizira ih na sve dostupne jezgre. Kombinacija je dramatična na operacijama tipa "učitaj CSV od 5 GB, filtriraj, groupby po ključu, agregiraj".

Evo mikrobenchmarka koji sam pokrenuo na M2 Pro laptopu s 12 jezgri na sintetičkom skupu od 50 milijuna redaka:

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

# Sintetički podaci: 50 milijuna transakcija
n = 50_000_000
data = {
    "user_id": np.random.randint(0, 100_000, n),
    "amount": np.random.rand(n) * 100,
    "country": np.random.choice(["HR", "DE", "AT", "SI"], n),
}

# Pandas
pdf = pd.DataFrame(data)
t0 = time.perf_counter()
pdf_result = (
    pdf[pdf["amount"] > 50]
    .groupby("country")["amount"]
    .agg(["mean", "sum", "count"])
)
print(f"Pandas: {time.perf_counter() - t0:.2f}s")
# Pandas: 3.42s

# Polars (eager)
plf = pl.DataFrame(data)
t0 = time.perf_counter()
plf_result = (
    plf.filter(pl.col("amount") > 50)
       .group_by("country")
       .agg([
           pl.col("amount").mean().alias("mean"),
           pl.col("amount").sum().alias("sum"),
           pl.col("amount").count().alias("count"),
       ])
)
print(f"Polars eager: {time.perf_counter() - t0:.2f}s")
# Polars eager: 0.31s

Faktor ubrzanja od 10× nije neuobičajen. Na I/O-heavy operacijama (Parquet čitanje s predikat pushdown-om) razlika ide i do 30×. Detaljnije benchmark rezultate možete pratiti na službenim Polars benchmark stranicama koje su usporedive s TPC-H setom.

Razlika u sintaksi i expression API

Ovo je najveća točka trenja pri prelasku. Ako ste navikli na Pandas-ov stil df[df["x"] > 5]["y"].mean(), Polars-ova expression sintaksa u početku djeluje verbozno. Ali kada shvatite da su expression-i objekti koje planer može analizirati, dolazi otkrivenje.

Usporedimo isti transformation u oba jezika:

# Pandas: attribute i chaining s indexerima
result = (
    df.assign(net=lambda d: d["gross"] - d["tax"])
      .loc[lambda d: d["net"] > 0]
      .groupby("region")
      .agg(total=("net", "sum"), avg=("net", "mean"))
      .reset_index()
)

# Polars: expression API, sve u jednom lancu
result = (
    df.with_columns((pl.col("gross") - pl.col("tax")).alias("net"))
      .filter(pl.col("net") > 0)
      .group_by("region")
      .agg([
          pl.col("net").sum().alias("total"),
          pl.col("net").mean().alias("avg"),
      ])
)

Polars-ov kod je predvidljiviji: nema lambda d: d["..."] trikova, nema reset_index ceremonija, imena kolona se referenciraju kroz pl.col(). Expression pl.col("gross") - pl.col("tax") nije Python operacija koja odmah izračunava rezultat, već izraz koji planer može ubaciti u optimizirani plan. Ista logika stoji iza DuckDB SQL query planer-a, samo eksponirana kroz Python API.

Lazy evaluation i query optimizacija

Polars-ov najveći dugoročni adut je lazy API. Umjesto da svaka operacija odmah proizvede novi DataFrame, gradi se plan koji se izvršava tek kad pozovete .collect(). Između gradnje i izvršavanja query optimizer napravi cijeli skup transformacija: predicate pushdown, projection pushdown, konstanta folding, uklanjanje mrtvih kolona.

import polars as pl

# Ne učitava sve u memoriju - samo gradi plan
lazy = (
    pl.scan_parquet("transactions/*.parquet")
      .filter(pl.col("year") == 2026)
      .filter(pl.col("amount") > 100)
      .group_by(["country", "month"])
      .agg(pl.col("amount").sum().alias("total"))
      .sort("total", descending=True)
)

# Pogledaj optimizirani plan
print(lazy.explain(optimized=True))

# Izvrši - Polars će spustiti filter u sam Parquet reader
result = lazy.collect()

Ključna razlika je što scan_parquet vraća LazyFrame, ne DataFrame. Polars zna da će trebati samo redove gdje je year == 2026 i samo kolone koje se koriste, pa ih čita direktno iz Parquet metadata-a. To znači da nikad ne pročitate cijeli dataset u memoriju.

Za usporedbu, Pandas read_parquet će pročitati cijelu datoteku pa tek onda filtrirati. Ako radite s TB Parquet katalogom, razlika u vremenu i RAM-u je enormna. Slično kao pattern s Pandas loc i iloc indeksiranjem, ali podignuto na razinu cijelog query plana.

Streaming engine za podatke veće od RAM-a

Do 2025. jedan od najčešćih razloga zašto tim ostane na Pandas-u bio je "moramo raditi s podacima koji stanu u RAM ili preći na Spark". Polars 1.5+ stabilizirao je streaming engine koji izvršava upit u chunkovima i drži memorijski otisak konstantnim.

result = (
    pl.scan_csv("logs/2026-*.csv")
      .filter(pl.col("status") == 500)
      .group_by("endpoint")
      .agg([
          pl.col("latency_ms").mean().alias("avg_latency"),
          pl.col("latency_ms").quantile(0.99).alias("p99"),
          pl.len().alias("errors"),
      ])
      .collect(streaming=True)  # streaming engine
)

S streaming=True Polars procesira podatke u batchovima od nekoliko stotina MB istovremeno, drži hash tablicu za groupby na disku kad prekorači memorijski budžet i prosljeđuje rezultate dalje. U mom slučaju s 240 GB nginx logova ovo je zamijenilo cijeli Spark klaster koji smo koristili za dnevnu agregaciju. Iskreno, moment kada je jedan Python skript zamijenio troje-nodni klaster bio je pomalo bolan (u smislu vremena koje smo ranije spalili na održavanje Spark-a).

Pandas 2.x s PyArrow backend-om: sredina puta

Pandas tim je 2023. dodao PyArrow backend, a kroz 2.2 i 2.3 verzije stabilizirali ga kroz cijeli API. To znači da možete dobiti dio memorijskih i tipskih prednosti Arrow-a bez migracije koda:

import pandas as pd

df = pd.read_parquet("data.parquet", dtype_backend="pyarrow")
print(df.dtypes)
# amount   double[pyarrow]
# country  string[pyarrow]
# ts       timestamp[us, tz=UTC][pyarrow]

# Ili tijekom manipulacije
df = df.convert_dtypes(dtype_backend="pyarrow")

Prednosti su konkretne: 2–4× manja memorija za string kolone, eksplicitni pd.NA umjesto NumPy NaN-a, brže I/O iz Parquet-a. Više detalja o backendu potražite u službenoj Pandas PyArrow dokumentaciji.

Što ne dobivate? Multi-threading, lazy evaluation, query optimizer, streaming engine. PyArrow backend rješava dio problema s tipovima i memorijom, ali izvršavanje ostaje single-threaded kroz cijeli Pandas kod. To je razlog zašto Polars i dalje pobjeđuje u benchmarku iako obje biblioteke koriste Arrow ispod haube.

Kako migrirati kod s Pandas-a na Polars

Ne trebate migrirati sve odjednom. U produkcijskim FastAPI servisima obično krenem s najtežim hot path-om (najčešće se radi o endpointu koji radi agregaciju na velikom skupu podataka), pa tamo ubacim Polars, dok ostatak koda ostaje na Pandas-u. Sljedeći koraci pomogli su mi kroz tri takve migracije:

1. Instalacija paralelno s Pandas-om. pip install polars ili pip install polars[pyarrow,numpy,pandas,fsspec] za punu interop podršku.
2. Konverzija na granicama. Koristite pl.from_pandas(df) i polars_df.to_pandas(). Konverzija je zero-copy kad su tipovi kompatibilni s Arrow-om.
3. Uzorak podataka za usporedbu ponašanja. Polars-ovo rukovanje s null vrijednostima drukčije je od Pandas-a. pl.col("x").sum() ignorira null, dok Pandas sum() ovisi o skipna. Testovi paritetne izlaze na malom uzorku prije zamjene su obavezni (mene je jednom ovo koštalo dva sata debugging-a).
4. Zamijeniti groupby lance. Najveći dobitak je tamo gdje već imate Pandas groupby().agg(). Slično našem Pandas GroupBy vodiču, samo s Polars sintaksom.
5. Pretvoriti u lazy tek nakon što eager radi. Lazy će vam otvoriti dodatne optimizacije, ali prvo iskoristite paralelizam koji dobivate besplatno.

Za kompatibilnost s postojećim scikit-learn kodom držim se pravila: DataFrame ulazi u ML preprocessing kao Polars, ali se konvertira u NumPy array preko .to_numpy() prije fit-a. Većina scikit-learn transformera to očekuje.

Kada odabrati Polars, a kada Pandas

Nakon dvije godine kombiniranog rada s obje biblioteke, moja odluka izgleda ovako.

Odaberi Polars kad: radiš s skupom podataka većim od par milijuna redaka; treba ti deterministički paralelizam (ETL pipeline, batch job); podaci su u Parquet, CSV ili Arrow formatu; ekipa je otvorena za novu sintaksu; pipeline mora ići u produkciju s predvidljivim latencijama.

Odaberi Pandas kad: radiš explorativnu analizu u Jupyteru s malim datasetom; koristiš specifične biblioteke koje eksplicitno traže Pandas DataFrame (statsmodels, mnoge finansijske biblioteke, dio scikit-learn kroz set_output); tim ima duboko znanje Pandas-a i migracija bi bila skuplja od performance-a; radiš s vremenskim serijama koje traže resample, tz konverzije i business day kalendar (Pandas i dalje pobjeđuje).

Koristi obje: u istoj codebase-i je to potpuno legitimno. Polars za ETL i teški data processing, Pandas za analitički layer i ML preprocessing gdje interoperabilnost s ekosustavom vrijedi više od nekoliko sekundi.

Često postavljana pitanja

Trebam li potpuno zamijeniti Pandas s Polars-om?

Ne. Većina produkcijskih codebase-a najbolje prolazi hibridno: Polars za teški ETL i data processing gdje se performance isplati, Pandas za ML preprocessing, analitiku u Jupyteru i integracije s bibliotekama koje očekuju Pandas DataFrame. Konverzija između njih je zero-copy kroz Arrow.

Podržava li Polars sve što Pandas nudi?

U 2026. pokriva 90%+ tipičnog data processing workflow-a. Nedostaju mu neki specijalizirani time series alati (business day kalendari s regionalnim praznicima), dio finansijskih funkcija i dio statsmodels/scipy integracija. Za većinu ETL i analitičkih zadataka je feature-complete.

Radi li Polars sa scikit-learn i matplotlib-om?

Da. Za scikit-learn koristite polars_df.to_numpy() prije fit-a; scikit-learn 1.4+ ima i eksperimentalnu podršku za Polars DataFrame kao izlaz transformera. Za matplotlib direktno prosljeđujete kolone kroz plt.plot(df["x"], df["y"]), a matplotlib prihvaća Arrow array bez konverzije.

Koliko brzo je Polars u usporedbi s DuckDB-om?

Za čiste analitičke SQL upite DuckDB je često brži zbog dozrelog optimizera i vectoriziranog izvršavanja. Polars je konkurentan i ponekad brži kad je pipeline uglavnom expression-based bez SQL joinova. Oba dijele Arrow, pa je konverzija besplatna, što znači da možete koristiti oba u istom pipeline-u.

Podržava li Polars async I/O za FastAPI endpointe?

Polars sam po sebi nije async, ali oslobađa GIL tijekom izvršavanja pa možete pozvati await asyncio.to_thread(lazy.collect) i endpoint ostaje responzivan. To je najveća praktična razlika u odnosu na Pandas koji drži GIL i blokira event loop.